摘要：《Windows Azure Platform 系列文章目录》 之前遇到1个问题，在这里记录一下。 我在使用Cosmos DB的时候，遇到了查询不到数据的问题。解决方案如下： 我们设计的Collection，分区键是/id 1.如果查询是按照分区键查询的，则命中率会很高，比如查询条件里面，是按照分区
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随笔分类 - Azure CosmosDB
摘要：《Windows Azure Platform 系列文章目录》 昨天研究了一个CosmosDB分页的问题。 我们知道，在访问CosmosDB的时候，所有对CosmosDB操作的成本，将由Azure CosmosDB的Request Unit (RU)来表示。 读取 1-KB 项的成本为 1 个请求单
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摘要：《Windows Azure Platform 系列文章目录》 今天研究了一下如何使用Postman访问Azure CosmosDB。 CosmosDB API接口，可以参考：https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/cosmos-db/get-a-docu
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摘要：《Windows Azure Platform 系列文章目录》 我们在使用NoSQL的时候，如Azure Cosmos DB，可以非常快速的查询非结构化，或半结构化的数据。我们需要花一些时间，研究Cosmos DB的数据建模，来保证查询性能和可扩展性，同事降低成本。 阅读完这篇文章后，我们将学会：
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摘要：《Windows Azure Platform 系列文章目录》 The SQL API supports the following aggregate functions. SUM and AVG operate on numeric values, and COUNT, MIN, and MAX
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摘要：《Windows Azure Platform 系列文章目录》 Azure Cosmos DB兼容MongoDB的API，下表将帮助我们更容易理解MongoDB中的一些概念： 通过下图实例，我们也可以更直观的了解Mongo中的一些概念： 文档Document 文档是一组键值(key-value)对(
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摘要：《Windows Azure Platform 系列文章目录》 Azure Cosmos DB的体系结构分为以下几个部分： 1.Database Accounts Database Account就是1个可以访问的namespace命名空间 2.Database Database就是CosmosDB
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摘要：《Windows Azure Platform 系列文章目录》 在Azure Cosmos DB中，还支持Unique Key Constraints(唯一键约束)。 我们可以在Azure CosmosDB的一个或者多个字段(Field)，建立Unique Key Constraints 通过使用C
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摘要：《Windows Azure Platform 系列文章目录》 本次将介绍Cosmos DB的性能指标RU (Request Unit)。 总的来说，我们设置的Azure CosmosDB RU数值越高，则表示该CosmosDB的读写的性能越好。但是每个小时的单价越贵。 Azure CosmosDB
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摘要：《Windows Azure Platform 系列文章目录》 Azure Cosmos DB使用分区键(Partition Key)，来对数据进行水平缩放(Horizon Scale)，缩放后的数据子集被称为逻辑分区(Logical partitions)。在同一个逻辑分区的数据都有相同的分区键(
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摘要：《Windows Azure Platform 系列文章目录》 当我们为CosmosDB配置多个Azure Region写入，就需要考虑冲突类型和解决策略。 对于配置了多个写入区域的 Azure Cosmos DB 帐户，当写入者同时更新多个区域中的相同项时，可能会发生更新冲突。 更新冲突划分为以下
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摘要：《Windows Azure Platform 系列文章目录》 Azure Cosmos DB 透明地复制与您的Cosmos帐户关联的所有Azure区域中的数据。 Cosmos DB 对数据采用多层冗余，如下图所示： 1.CosmosDB容器中的数据已经水平分区 2.在每个区域中，每个分区受副本集的
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摘要：《Windows Azure Platform 系列文章目录》 我个人感觉，这个概念和分布式系统中的CAP原则是类似的： CAP原则指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼 A
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摘要：《Windows Azure Platform 系列文章目录》 绝大部分的商业分布式数据库，要求开发人员选择两个极端的数据库一致性：强一致性(Strong Consistency)和最终一致性(Eventual Consistency) 在笔者之前的文章中，我们介绍了Azure CosmosDB的五
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摘要：《Windows Azure Platform 系列文章目录》 为了保证分布式数据库的高可用性和低延迟性，我们需要在可用性、延迟和吞吐量之间进行权衡。 绝大部分的商业分布式数据库，要求开发人员选择两个极端的数据库一致性：强一致性(Strong Consistency)和最终一致性(Eventual
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摘要：《Windows Azure Platform 系列文章目录》 Azure CosmosDB是一个全球分布式数据库服务(Global Distributed Database)，提供低延迟、可扩展的吞吐量，实现数据库的一致性和高可用。 简单来说，如果你的业务系统需要支持全世界访问且需要保证低延迟，同
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