DocumentDB 分区介绍

Azure DocumentDB是一种NoSQL文档数据库服务，它具有无需架构更改的水平扩展能力。 水平扩展允许Azure DocumentDB能够处理大量写入和读取请求，同时确保数据的高可用性和数据的一致性。 DocumentDB中的每个收藏集都可以分为多个分区，这些分区可以充分利用存储和吞吐量。本文将在介绍分区于DocumentDB间的工作机制，其应用场景和优势等方面向开发者提供详尽的介绍。

什么是分区？

在分布式数据库中，分区是将大型数据集分解成小的可处理部分的过程，可以将数据分散到不同的服务器上以实现水平扩展和高可用性。在DocumentDB中，分区是一种数据分配机制，可以充分利用计算和存储资源，以提高数据库性能、可用性、可扩展性。

DocumentDB中的分区

DocumentDB使用分区策略（Partition Key），通过将分区策略应用于收藏集中的数据，将数据分配到一个或多个物理分区。每个DocumentDB分区的大小为10GB，并且会自动进行水平分区操作，有需要时自动扩容。

一个分区的数据在一台服务器中存储，并且以数据可用性为优先，DocumentDB自动地将多个副本放置在不同的区域中，以确保数据可以在任意时间内访问和操作，即为高可用性模式，这也是DocumentDB的强大之处。

分区键设计

分区键是决定DocumentDB如何将数据分区的重要因素。它是DocumentDB中一个普通的属性，其值是一个非原子化的属性（如姓名或日期），或者是一个嵌套的属性（如家庭地址中的州或国家）。分区键必须满足两个条件：

1. 它必须存在于每个文档中。
2. 它必须有足够的分布均匀性，以便可以实现数据的负载均衡。

分区键的选择与数据库的应用有关，应该在设计数据库架构时仔细考虑。

分区与报告

将报告数据与分区结合使用时，查询的复杂性得以简化。在使用不同的分区键时，不同的查询将进行相应的优化，以改善响应时间和吞吐量。

例如，在一个销售管理应用程序中，可以使用产品ID作为分区键。在此配置下，查询每个产品ID的销售明细将获得最高吞吐量，而查询每天的销售明细将比对产品ID排序时更具有挑战性。使用数据分区后，即便实际运行的查询不是最具有负载均衡的类型，也不会影响整个应用程序的性能。

DocumentDB分区优势

数据水平可扩展性

DocumentDB中的每个收藏集都可以分为多个物理分区。每个分区都可以独立地具有一定数量的储存、吞吐量，通过增加或减少分区数量可实现数据水平可扩展性。

跨多个终端和应用持久性

DocumentDB数据存储在云中，并且完全在分布式文件系统中分散存储，因此，分布式部署就可实现跨多个客户端和应用程序的持久性。

数据高可用性

DocumentDB提供数据多副本同步功能，确保始终对客户端和应用程序进行读取和写入操作的实时可用性。DocumentDB自动地将多个副本放置在不同的区域中，以确保数据库不受单一故障点的影响，该功能也为数据高可用性提供了保障。

查询优化

DocumentDB基于分区键进行水平分区，提供查询通过选择性地限制查询边界来管理数据访问的功能。例如，在执行与特定分区键关联的查询时，DocumentDB可以直接访问或跳过分区。经过识别分区范围后，查询处理器即可跳过对其他分区的访问，提高查询性能。此外，查询执行时通过分割数据，将查询条件分发到并行计算中，以提高查询和分析吞吐量。

总结

文中，我们详细的了解了DocumentDB分区的工作原理和应用场景，以及它的优势。在实际应用中，只有深入了解分区与应用场景的匹配，才可以将分区设计得更优秀，提升性能表现，以满足复杂的业务审核。