Azure 搜索与 Azure DocumentDB

Question

我知道以前有人问过这个问题，但我找到的答案并没有解决我的问题。

我们将 azure 搜索用于需要分析文本的场景和仅对静态数据应用过滤器的场景。即，如果您在 azure 搜索中有一个仅包含类别和价格的产品详细信息存根，则用户可以在特定价格范围内找到特定类别，而无需进行任何文本分析。对于此类场景，是 DocumentDB 更快还是 Azure Search。

如果需要分面，DocumentDB 是否还提供与 Azure 搜索分面一样高效的工具（分面或分组依据）？

是否有任何方法可以访问在 Azure 搜索中编入索引的唯一术语。例如，如果 London, England 被索引为 London 和 England，我们可以通过查找索引并获得唯一的术语 London 和 England。

此外，我们是否可以将任何元数据附加到术语中，以便我们可以识别术语 London 是一个城市，而 England 是一个国家/地区的名称。

非常感谢

Answer 1

一般来说，如果您只需要制定结构化查询，Cosmos DB（DocumentDB 的演变）是一个自然的选择。它在一致性模型方面具有更大的灵活性（例如，如果您想立即读取自己的写入内容，这将使您的应用程序更容易），不需要模式，具有更灵活的查询等（也就是说，它是通用的数据库而不是像搜索引擎这样的特定领域的数据库）

如果您需要结构化查询和搜索式查询，Azure 搜索通常可以同时处理这两种查询。如果您的应用程序可以容忍 Azure 搜索的较弱一致性模型，并且您不需要任何可以由 Cosmos DB 表达但无法在 Azure 搜索中表达的查询，则您可以将 Azure 搜索用于此工作负载的两个方面。

如果需要分面，DocumentDB 是否也提供该功能

Cosmos DB 确实支持聚合，您可以在此处阅读更多相关信息： https://azure.microsoft.com/en-us/blog/planet-scale-aggregates-with-azure-documentdb/?v=17.23h

除非您拥有庞大的数据/查询量，否则性能更多的是取决于您提供了多少容量，而不是您选择的服务所固有的东西。也就是说，Cosmos DB 在读写延迟方面提供了严格的 SLA。

有什么方法可以访问 Azure 搜索中索引的唯一术语

这似乎是一个不同的主题，如果您需要更多细节，也许可以开始另一个问题。简短的版本是没有办法访问实际的术语字典。如果您需要知道存在哪一组术语，有时您可以通过将您关心的所有术语（可能是总数的一个子集）存储在每个文档的 Collection(String) 字段中来完成此操作，然后对其进行分面。