Azure 为什么在Cosmos SQL API查询的WHERE子句中包含分区键会增加某些查询的使用量？

我想优化我的Azure Cosmos DB SQL API查询，以用于消费RU（部分是为了减少429个响应的频率）

具体地说，我认为在WHERE子句中包含分区键会减少使用量（例如，我读了，这让我想到了这一点）

然而，当我跑的时候

选择前1个*
来自c
其中c.Field=“某些值”
和c.PartitionKeyField=“1234”
按c.TimeStampField DESC排序

它消耗6卢比

而没有分区键，例如

选择前1个*
来自c
其中c.Field=“某些值”
按c.TimeStampField DESC排序

它消耗5.76卢比，即更便宜

（虽然根据所选的确切文档，上面的数字有一些变化，但第二个查询总是比较便宜，我已经针对最小和最大分区进行了测试。）

我的数据库目前有大约400000个文档和29个分区（预计两者都会增长）。最大的分区大约有150000个文档（不太可能再增长了）

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上面的结果向我表明，我不应该在WHERE子句中为此查询传递分区键。请有人解释一下为什么会这样，因为我认为文档中的情况正好相反。

可能有一些原因，这取决于查询引擎决定使用哪个索引，或者是否有索引

我能说的第一件事是，这个容器中可能没有太多数据，因为没有分区键的查询会随着容器的增大而变得越来越昂贵，特别是当它们跨越物理分区时

如果分区键上没有索引，并且在按c字段过滤后对其进行了扫描，那么第一个分区可能会更昂贵

根据是否存在综合指数以及是否使用了综合指数，它的成本也可能会更高

实际上，尽管您不能对小容器使用查询度量并进行推断。测量的唯一方法是将足够的数据放入容器中。这里的数量也很小，不值得再优化。我会将您希望在生产过程中拥有的数据量放入这个容器中，然后重新运行查询

最后，关于测量和优化，帕累托原理适用。每次优化都会让你发疯。找到您的高并发性查询并关注这些查询

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希望这会有所帮助。

是-这是一个从许多进程同时运行的查询，因此值得优化。我将把分区键保留在WHERE子句中，并随着集合的增长监视查询上的RU。