В современном быстро меняющемся цифровом мире, где данные растут в геометрической прогрессии, наличие высокопроизводительной и масштабируемой базы данных имеет решающее значение. Azure Cosmos DB, глобально распределенная база данных документов NoSQL от Microsoft, предлагает мощное решение для простой обработки крупномасштабных данных. В этой статье мы рассмотрим различные методы оптимизации производительности Azure Cosmos DB за счет эффективного использования единиц запросов (ЕЕ).

Что такое единицы запроса (ЕЕ):
Единицы запроса (ЕЕ) — это основная валюта для пропускной способности Azure Cosmo DB. Они представляют собой объем ресурсов, потребляемых операциями с базой данных, включая чтение, запись и запросы. Выделив определенное количество ЕЗ для каждой операции, вы можете контролировать производительность и масштабируемость вашей базы данных.

Метод 1. Предоставление достаточного количества RU
Чтобы обеспечить оптимальную производительность, важно предоставить достаточное количество RU в зависимости от требований вашей рабочей нагрузки. Недостаточное выделение RU может привести к замедлению времени отклика, а избыточное выделение ресурсов может привести к ненужным затратам. Проанализируйте структуру использования вашего приложения и соответствующим образом настройте RU, чтобы найти правильный баланс.

Метод 2: выберите правильный уровень согласованности
Azure Cosmos DB предлагает пять уровней согласованности: от строгой до окончательной согласованности. Выбор подходящего уровня согласованности в зависимости от требований вашего приложения может существенно повлиять на производительность. Строгая согласованность обеспечивает высочайший уровень точности данных, но может влиять на задержку, тогда как итоговая согласованность обеспечивает более быстрое время отклика за счет потенциальных конфликтов данных. Оцените свои потребности в согласованности и выберите уровень, соответствующий целям производительности вашего приложения.

Метод 3. Оптимизация производительности запросов
Эффективное выполнение запросов — ключ к максимизации производительности в Azure Cosmos DB. Используйте индексирование, чтобы повысить производительность запросов, определив соответствующие индексы для часто используемых свойств. Кроме того, используйте встроенные функции и операторы SQL API, чтобы уточнить запросы и свести к минимуму ненужный поиск данных.

Пример:

const querySpec = {
  query: 'SELECT * FROM c WHERE c.category = @category',
  parameters: [
    { name: '@category', value: 'Books' }
  ]
};
const { resources } = await container.items.query(querySpec).fetchAll();

Метод 4. Включение автоматического индексирования
Azure Cosmos DB обеспечивает автоматическое индексирование для упрощения управления индексами. Включив автоматическое индексирование, база данных автоматически создает и поддерживает индексы на основе ваших шаблонов доступа к данным. Это устраняет необходимость в ручном управлении индексами и обеспечивает оптимальную производительность запросов.

Метод 5. Внедрение кэширования
Внедрение механизмов кэширования, таких как кэш Azure для Redis, может значительно повысить производительность рабочих нагрузок с большим объемом чтения. Сохраняя часто используемые данные в кэше, вы можете сократить количество запросов к базе данных и улучшить время ответа. Azure Cosmos DB легко интегрируется с Azure Cache для Redis, что делает его мощной комбинацией для оптимизации производительности.

Достижение оптимальной производительности в Azure Cosmos DB требует стратегического подхода. Тщательно распределяя единицы запросов (ЕЕ), выбирая правильный уровень согласованности, оптимизируя запросы, включив автоматическое индексирование и реализуя механизмы кэширования, вы сможете раскрыть истинный потенциал Azure Cosmos DB. Используйте эти методы, чтобы обеспечить невероятную производительность и масштабируемость приложений, обрабатывающих большие объемы данных.