Azure cosmosdb Azure CosmosDB-类似字典的对象集合的分区策略

我们需要从内存缓存中移出大量数据，因为它占用了太多的空间。为此，我们正在考虑CosmosDB。数据结构和用例在底部提供。在测试过程中，我发现了一些无法解决的问题：单个项目检索花费的时间太长（大约2秒），事务似乎比它应该花费的更多，并且无法决定最佳吞吐量。 因此，我有以下问题：

如何使用提供的数据结构处理分区？如果它真的有效果呢

一周内的总体吞吐量应该很低（每秒数百个请求），但我们预计，请求会及时出现峰值（几十倍以上）。在使用率较低的情况下，我们如何配置容器以绕过节流风险而不支付过高的费用

我应该考虑另一种选择吗？

[
{
id:“”，
散列：“”
数据：[{}，{}，…]
},
...
]

该集合有三个用例：

阅读整个集合并获取id和哈希以确定哪些项发生了更改

如果有更改，则更换/插入一批项目

读取检索数据属性值的单个项

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我有一些问题。您存储了多少数据？您是否正在使用Cosmos SQL API并将id作为分区键？您正在使用id查询数据吗？谢谢。在10GB（大约3GB）下，我只使用SQLAPI查询整个容器，对于特定的项目，我使用方法GetItemAsync。我将id设置为分区键（也尝试使用带有常量值的假字段），是的，我正在按id进行查询。是否在GetItemAsync请求选项中传递分区键值？每个项目平均有多大？谢谢。更准确地说，我使用了ReadItemAsync，是的，我使用分区键作为请求选项“container.ReadItemAsync（id，new PartitionKey（id））”。项目平均应在3kb左右

[
  {
    id: '<unique_id>',
    hash: '<custom_hash>'
    data: [{}, {},...]
  },
  ...
]