Optimización del rendimiento de las consultas para Azure Cosmos DB para NoSQL
Intermedio
Desarrollador
Azure Cosmos DB
Obtenga información sobre cómo optimizar el rendimiento de las consultas mediante el análisis de patrones de consulta, la configuración de índices compuestos y rangos, la selección de tipos de índice vectoriales y la elección de niveles de coherencia que equilibran la actualización con la eficacia de los costos.
Objetivos de aprendizaje
Después de completar este módulo, podrá:
- Análisis de patrones de consulta y uso de métricas para identificar cuellos de botella de rendimiento y índices que faltan
- Configurar índices de intervalo y compuestos para optimizar las operaciones de filtrado y ordenación para los patrones de recuperación de inteligencia artificial.
- Seleccione el tipo de índice vectorial adecuado en función del tamaño del conjunto de datos, los requisitos de precisión y los objetivos de rendimiento.
- Diseñar directivas de indexación que equilibren el rendimiento de lectura con los costos de escritura del perfil de carga de trabajo
- Elegir niveles de coherencia que cumplan los requisitos de la aplicación al minimizar el consumo de RU
Requisitos previos
Antes de comenzar este módulo, debe tener:
- Experiencia de programación con lenguajes como Python, JavaScript o C#
- Conocimientos básicos de los conceptos de Azure Cosmos DB para NoSQL, incluidos contenedores, elementos y claves de partición
- Familiaridad con la sintaxis de consulta SQL para filtrar y ordenar datos