Azure cosmosdb DocumentDb跨分区查询策略

基于本文，我有一个战略问题：

A） 我是否应该构造分区键，以便查询（理想情况下）在一个分区结束？例如，PartitionKey=CustomerId

或

B） 文档是否仍然有效地处理跨多个（多个）分区的查询？例如，PartitionKey=“CustomerId+ContextName+TypeName”

我们目前实施了“A”，但讨论了“B”，因为文章中有以下引用：

最好的做法是使用一个具有许多不同属性的分区键 数值（至少100s-1000s）

强调“至少”。我们的CustomerID的卷不能产生超过2-300个分区键。我们是否应该向它添加更多信息（“B”），因为我们知道一个查询可能会访问30-50个分区（即专门添加的“TypeId”）

从c中选择*
其中（MyPartition=“1+ContextA+TypeA”
或MyPartition=“1+ContextA+TypeB”
或MyPartition=“1+ContextA+TypeC”
...)
及

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本文中列出的场景似乎假定客户或用户将生成大量密钥。这对我们来说不是真的。

Docdb Sdk在运行跨分区查询时会进行并行调用。 如果您检查网络流量，您会注意到，它首先查询物理分区密钥范围，然后对每个分区密钥范围进行单独调用。 它并行执行，并允许控制maxdegreeofparallelism等

话虽如此，有两个方面需要考虑：

• 数据量

如果您的卷是1TB，这意味着它将需要至少100个物理分区（每个分区为10GB），因此它将进行至少100次调用。 如果数据量增加，则进行更多调用可能会开始影响性能

• 查询聚合

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如果您正在使用当前由doc db SUM/AVG/COUNT/MIN/MAX支持的聚合。这些聚合无法跨分区执行。

请参阅以获取有关Azure documentDB的更多信息。从文档中，我们可以知道哪些数据存储在同一个分区中，以及如何选择正确的分区键property@TomSun-谢谢你的链接。我已经看过那份文件了。我可以用多种方式区分我的数据。它似乎没有回答这样一个基本问题：我的分区的设计应该使我的查询以单个分区为目标，还是跨多个分区的查询仍然表现良好？

SELECT * FROM c 
WHERE(MyPartition = "1+ContextA+TypeA"
   OR MyPartition = "1+ContextA+TypeB"
   OR MyPartition = "1+ContextA+TypeC"
   ...)
   AND <some other conditions>