Azure Cosmos DB 中的分区和水平缩放

适用对象： NoSQL MongoDB Cassandra Gremlin 表

Azure Cosmos DB 使用分区缩放数据库中的单个容器，以满足应用程序的性能需求。 容器中的项分为不同的子集，称为逻辑分区。 逻辑分区是根据与容器中每个项关联的分区键值形成的。 逻辑分区中的所有项都具有相同的分区键值。

例如，某个容器保存项。 每个项具有唯一的 UserID 属性值。 如果 UserID 充当容器中的项的分区键，并且有 1,000 个唯一的 UserID 值，则会为容器创建 1,000 个逻辑分区。

除了用于确定项的逻辑分区的分区键以外，容器中的每个项还有一个项 ID（在逻辑分区中保持唯一）。 将分区键与项 ID 相结合可创建项的索引，用来唯一地标识该项。 分区键的选择非常重要，它会影响应用程序的性能。

本文介绍了逻辑分区与物理分区之间的关系。 还讨论了用于分区的最佳做法，并且深入介绍了横向缩放在 Azure Cosmos DB 中的工作方式。 并非一定要了解这些内部详细信息才能选择分区键，但我们还是介绍了这些内容，以便你可以清晰地了解 Azure Cosmos DB 的工作方式。

逻辑分区

逻辑分区由一组具有相同分区键的项构成。 例如，在包含食物营养相关数据的容器中，所有项都包含 foodGroup 属性。 可以使用 foodGroup 作为该容器的分区键。 具有特定 foodGroup 值（例如 Beef Products、Baked Products 和 Sausages and Luncheon Meats）的项组构成了独立的逻辑分区。

逻辑分区也定义数据库事务的范围。 可以使用支持快照隔离的事务来更新逻辑分区中的项。 当向容器中添加新项时，系统会以透明的方式创建新的逻辑分区。 无需担心在删除基础数据时是否会删除逻辑分区。

容器中逻辑分区的数量是没有限制的。 每个逻辑分区最多可保存 20 GB 的数据。 如果分区键的可能值范围广泛，那么这些分区键是良好的分区键选择。 例如，在一个其中所有项都包含 foodGroup 属性的容器中，Beef Products 逻辑分区内的数据最多可以增长到 20 GB。 选择具有多种可能值的分区键会确保容器能够缩放。

你可以使用 Azure Monitor 警报来监视逻辑分区的大小是否接近 20 GB。

物理分区

容器是通过在物理分区之间分配数据和吞吐量来进行缩放的。 在内部，一个或多个逻辑分区映射到一个物理分区。 通常，较小的容器会有许多逻辑分区，但这些容器只需要一个物理分区。 与逻辑分区不同，物理分区是系统的内部实现，并且全部由 Azure Cosmos DB 管理。

容器中物理分区的数量取决于以下特征：

• 预配的吞吐量（每个单独的物理分区最多可以提供每秒 10,000 个请求单位的吞吐量）。 由于每个逻辑分区仅会映射到一个物理分区，若物理分区受到 10,000 RU/秒的限制，则意味着逻辑分区也会受 10,000 RU/秒的限制。

• 总数据存储量（每个单独的物理分区最多可以存储 50 GB 数据）。

容器中物理分区的总数是没有限制的。 随着预配的吞吐量或数据量规模的增长，Azure Cosmos DB 会拆分现有物理分区，从而自动创建新物理分区。 物理分区拆分不影响应用程序可用性。 物理分区拆分后，单个逻辑分区内的所有数据仍将存储在同一个物理分区中。 物理分区拆分只是创建逻辑分区到物理分区的新映射。

为容器预配的吞吐量在物理分区之间均匀划分。 未均匀分配请求的分区键设计可能会导致过多的请求定向到变“热”的一小组分区。热分区会导致预配吞吐量的使用效率低下，进而可能会导致速率受限和成本上升。

例如，假设有一个容器，其路径 /foodGroup 指定为分区键。 容器可以有任意数量的物理分区，但在此示例中，我们假定它有三个。 单个物理分区可以包含多个分区键。 例如，最大的物理分区可能包含前三个最大的逻辑分区：Beef Products、Vegetable and Vegetable Products 和 Soups, Sauces, and Gravies。

如果分配每秒 18,000 个请求单位 (RU/s) 的吞吐量，则三个物理分区中的每一个都可以利用总预配吞吐量的 1/3。 在选定的物理分区中，逻辑分区键 Beef Products、Vegetable and Vegetable Products 和 Soups, Sauces, and Gravies 可以共同利用为物理分区预配的每秒 6,000 个 RU。 由于预配的吞吐量是在容器的物理分区间平均分配的，因此，请务必选择平均分配吞吐量消耗的分区键。 有关详细信息，请参阅选择正确的逻辑分区键。

管理逻辑分区

Azure Cosmos DB 以透明方式自动管理逻辑分区在物理分区上的位置，以有效满足容器的可伸缩性和性能需求。 随着应用程序的吞吐量和存储要求的提高，Azure Cosmos DB 会移动逻辑分区，以便自动在更多的物理分区之间分散负载。 可以详细了解物理分区。

Azure Cosmos DB 使用基于哈希的分区在物理分区之间分散逻辑分区。 Azure Cosmos DB 对项的分区键值进行哈希处理。 哈希处理结果确定了逻辑分区。 然后，Azure Cosmos DB 在物理分区之间均匀分配分区键哈希的键空间。

只允许针对单个逻辑分区中的项执行事务（在存储过程或触发器中）。

副本集

每个物理分区都包含一组副本（也称为副本集）。 每个副本都托管数据库引擎的一个实例。 副本集使物理分区中的数据存储具有持久性、高可用性和一致性。 构成物理分区的每个副本均继承该分区的存储配额。 物理分区的所有副本共同支持分配给物理分区的吞吐量。 Azure Cosmos DB 自动管理副本集。

通常，较小的容器只需要一个物理分区，但这些容器仍将至少具有 4 个副本。

下图显示了逻辑分区如何映射到多区域分布的物理分区。 映像中的分区集是指一组物理分区，这些物理分区跨多个区域管理相同的逻辑分区键：

选择分区键

分区键具有两个组成部分：分区键路径和分区键值。 例如，如果选择“userId”作为分区键，则考虑项 { "userId" : "Andrew", "worksFor": "Microsoft" }，以下是两个分区键组件：

• 分区键路径（例如 "/userId"）。 分区键路径支持字母数字和下划线 (_) 字符。 还可以通过标准路径表示法 (/) 来使用嵌套的对象。

• 分区键值（例如 "Andrew"）。 分区键值可以是字符串或数值类型。

若要了解有关吞吐量、存储和分区键长度的限制，请参阅 Azure Cosmos DB 服务配额一文。

选择分区键是 Azure Cosmos DB 中的一个简单但重要的设计选择。 选择分区键后，将无法就地进行更改。 如果需要更改分区键，应将数据移动到带有所需新分区键的新容器。

对于所有容器，分区键应当：

• 是一个属性，并且其值不会更改。 如果某个属性是分区键，那么你不能更新该属性的值。

• 应仅包含 String 值；数字最好转换为 String（如果它们有可能超出 IEEE 754 binary64 规定的双精度数字边界）。 Json 规范说明了使用此边界之外的数字通常是一种不良做法的原因在于可能的互操作性问题。 分区键列尤其需要担心这些，因为它不可变，需要数据迁移才能在稍后进行更改。

• 具有较高的基数。 换言之，该属性应具有范围广泛的可能值。

• 将请求单位 (RU) 消耗和数据存储均匀分配到所有逻辑分区上。 这样的分散方式可确保跨物理分区均匀分配 RU 消耗和存储。

• 具有通常不大于 2048 字节的值，或者不大于 101 字节的值（如果未启用大分区键）。 有关详细信息，请参阅大分区键

如果在 Azure Cosmos DB 中需要多项 ACID 事务，则需要使用存储过程或触发器。 所有基于 JavaScript 的存储过程和触发器的作用域都是单个逻辑分区。

分区键的类型

分区策略	何时使用	优点	缺点
常规分区键（例如 CustomerId、OrderId）	- 在分区键具有高的基数并与查询模式一致时使用（例如，按 CustomerId 筛选）。 - 适用于其中的查询主要针对单个客户的数据的工作负荷（例如，检索某个客户的所有订单）。	- 管理简单。 - 当访问模式与分区键匹配时，查询效率高（例如，按 CustomerId 查询所有订单）。 - 在访问模式一致的情况下防止跨分区查询。	- 如果某些值（例如某些高流量客户）比其他值生成的数据多得多，则存在出现热分区的风险。 - 如果特定键的数据量快速增长，则可能达到每个逻辑分区 20 GB 的限制。
合成分区键（例如 CustomerId + OrderDate）	- 在没有任何单个字段既具有高的基数又与查询模式匹配时使用。 - 适用于其中的数据需要均匀分布在多个物理分区中的写入密集型工作负荷（例如，在同一个日期下许多订单）。	- 有助于在多个分区中均匀分布数据，减少热分区（例如，按 CustomerId 和 OrderDate 分布订单）。 - 将写入分散到多个分区，提高吞吐量。	- 仅按一个字段筛选（例如，仅按 CustomerId 筛选）的查询可能导致跨分区查询。 - 跨分区查询可能会导致更高的 RU 消耗（每个存在的物理分区会产生 2-3 RU/秒的额外费用）和更严重的延迟。
分层分区键 (HPK)（例如 CustomerId/OrderId、StoreId/ProductId）	- 在需要多级分区来支持大规模数据集时使用。 - 适用于查询在层次结构的第一级和第二级上进行筛选的情况。	- 有助于通过创建多级分区来避免 20 GB 的限制。 - 在两个层次结构级别上进行有效查询（例如，首先按 CustomerID 筛选，然后按 OrderID 筛选）。 - 最大程度地减少针对顶级分区的查询的跨分区查询（例如，从特定的 CustomerID 检索所有数据）。	- 需要仔细规划以确保第一级键具有高的基数并包含在大多数查询中。 - 比常规分区键的管理更复杂。 - 如果查询与层次结构不一致（例如，在 CustomerID 是第一级时仅按 OrderID 筛选），则查询性能可能会受影响。

读取密集型容器的分区键

对于大多数容器，上述条件就是在选择分区键时需要考虑的全部。 但对于较大的读取密集型容器，可能需要选择在查询中经常作为筛选器出现的分区键。 通过在筛选器谓词中包含分区键，查询可以高效地专门路由到相关的物理分区。

如果大多数工作负载请求是查询，并且大多数查询在同一属性上都有一个等式筛选器，则此属性可以成为不错的分区键选择。 例如，如果经常运行在 UserID 上筛选的查询，则选择 UserID 作为分区键将减少跨分区查询的数目。

但是，如果容器很小，那么你的物理分区数量可能并不多，就无需担心跨分区查询对性能的影响。 Azure Cosmos DB 中的大多数小容器只需要一个或两个物理分区。

如果容器可能会增长到许多个物理分区，则应确保选择一个可以最大程度地减少跨分区查询的分区键。 如果满足以下任一条件，则容器需要许多个物理分区：

• 容器预配的 RU 超过 30,000

• 容器存储的数据超过 100 GB

使用项 ID 作为分区键

如果容器具有一个属性，并且该属性的可能值范围十分广泛，则该属性很可能是非常好的分区键选择。 此类属性的一个可能示例是项 ID。 对于较小的读取密集型容器或任意大小的写入密集型容器，项 ID (/id) 自然是很好的分区键选择。

系统属性“项 ID”存在于容器中的每一项内。 可能会有其他用于表示项逻辑 ID 的属性。 在许多情况下，出于与项 ID 相同的原因，这些 ID 也会是非常好的分区键选择。

项 ID 是很好的分区键选择，原因如下：

• 其可能值范围十分广泛（每个项一个唯一的项 ID）。
• 由于每个项都有一个唯一的项 ID，因此，项 ID 在均衡 RU 消耗和数据存储方面有显著作用。
• 你可以轻松执行高效的点读取，因为如果知道项的项 ID，就始终知道项的分区键。

选择项 ID 作为分区键时要考虑的一些事项包括：

• 如果项 ID 为分区键，则它会成为整个容器中的唯一标识符。 不能创建具有重复项 ID 的项。
• 如果一个读取密集型容器有大量物理分区，则当查询具有一个包含项 ID 的等式筛选器时，查询将更高效。
• 不能运行目标为多个逻辑分区的存储过程或触发器。

相关内容

• Azure Cosmos DB 中预配的吞吐量。
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