Вмасштабе ру: В Масштабе. Чертежи, 3D Модели, Проекты

Как тут качать файлы. В Масштабе. Чертежи, 3D Модели, Проекты

На этой странице мы ответим на такие вопросы как: Как тут качать файлы? Для чего нужен рейтинг? Как обмениваться информацией?

Начнем с того, что на нашем сайте есть бесплатные работы, доступные сразу после регистрации, и работы с ограниченным доступом. Доступ ограничивается баллами рейтинга. Вверху сайта каждый пользователь имеет персональное меню, в нем отображен Ваш текущий рейтинг, Ваше портфолио с загруженными файлами, перечень скаченных файлов и избранные работы. Сначала зайдите в бесплатный раздел и попробуйте как все работает!

Все файлы, размещенные на сайте, упакованы в архивы для удобства работы с ними. Скачав файлы, извлеките их из архива перед тем как начать работать с ними. Если у Вас что-то не получается, например не открывается файл, архив или другая ошибка обязательно прочитайте.

Куда попадают скачанные файлы?
Фалы скачиваются на Ваш компьютер, и их расположение зависит от настроек браузера. Обычно скаченные файлы хранятся в папке «Загрузки», либо в папке, которую Вы сами указали.

Для чего нужен рейтинг?

Все просто, скачиваете Вы — Ваш рейтинг уменьшается.
Добавляете файлы — Ваш рейтинг увеличивается.
Качают Ваши файлы — Ваш рейтинг увеличивается.

Если работа не в бесплатном разделе, значит нужен рейтинг для того что бы ее скачать. У того кто качает рейтинг отнимается и прибавляется автору работы. Например Вы открываете работу, а там нет ссылки для скачивания, вместо этого Вы видите такое сообщение. Это значит что у Вас не хватает рейтинга на эту работу.

Если рейтинга хватает, то вместо сообщения отображается ссылка на скачивание, пример:

• За регистрацию на сайте вы получаете 10 баллов рейтинга
• За каждый добавленный чертеж (файл, проект, 3D модель) Вы получаете от 20 до 250+ баллов рейтинга, в среднем 50*.
  Мы не принимаем на сайт все в подряд, придется приложить усилия, ознакомиться с правилами и нормально оформить работу.
• За каждый скачанный чертеж (файл, проект, 3D модель) у Вас отнимается рейтинг, количество вычитаемого рейтинга устанавливает автор, при добавлении работы на сайт*
• За каждый скачанный у Вас чертеж (Ваш файл, проект, 3D модель), Вам добавляется рейтинг, количество устанавливаете Вы сами при добавлении работы*
• За нарушение правил сайта баллы отнимаем
• Рейтинг можно купить. Для этого посетите страницу магазина.

*Работы, добавляемые на сайт очень разные. Нельзя одинаково оценить хорошую 3D модель и например примитивную деталь. Так же как нельзя давать одинаковое число рейтинга за дипломный проект и технологическую схему. Поэтому мы написали «от 20», среднее количество рейтинга которое дается за обычную, ничем ни выделяющуюся среди других студенческую работу 50. За качественные работы, оформленные по правилам модераторы могут дать больше 50 баллов (100, 200 и выше), за простые, но уникальные в своем роде работы (например, отдельная деталь от какого-то механизма), меньше 50, но не меньше 20.

Это касается и завышения рейтинга авторами. Вы делитесь информацией, так делитесь. Если Вы соблюдаете правила оформления и оформляете свои работы красиво, помогая модераторам, баллов добавляют больше. Если у Вас есть идея как унифицировать оценку работ по рейтингу, пишите в контакты, обсудим.

Отзывы о Инженерный портал «В масштабе.ру»

  

В избранное

Написать свой отзыв

Полезные Новые Отрицательные Положительные

Олеся Ж 22 года, Южно-Сахалинск  

Отзывов: 1   Репутация: +2

14. 02.2019

Отличный портал

5

 

Рекомендую

Достоинства: Отзывчивые сотрудники, Грамотные специалисты, быстрое и качественное обслуживание.

Недостатки: Не выявила.

Отзыв: Здравствуйте, в данный момент являюсь студенткой 4-го курса, ни для кого не секрет, что написание курсового проекта или дипломной работы далеко не всем дается легко, в этом вам может очень помочь этот портал, на нем представлено огромное количество качественно выполненных работ грамотных инженеров, это и чертежи и схемы, различные 3D модели и многое другое, если вы начинающий специалист, инженер, либо просто студент старших курсов то этот портал то что вам необходимо👍 Сам сайт очень удобный, бы… Читать далее

Даша Ж Москва  

Отзывов: 1   Репутация: 0

20. 04.2019

Отличный сайт

5

 

Рекомендую

Достоинства: Удобный, приятное оформление, большое количество работ разных направлений и форматов.

Недостатки: Платное скачивание, но доступная цена.

Отзыв: Для курсового проекта мне был необходим чертеж химико-биологического аппарата. Я искала чертежи в интернете и наткнулась на этот сайт, на котором я без проблем нашла множество подходящих чертежей. Сайт очень удобен в эксплуатации, понятный и быстрый. Действует бальная система. Баллы можно купить, либо получить при добавлении своей собственной работы. Цены на чертежи доступные, даже ниже, чем на любых других подобных порталах.

---

Похожие предметы

Компания В-Ванна.Ру

Автономка.ру — центр инженерных коммуникаций

3D Ручка Myriwell RP100С в интернет-магазине Megab

Инженерный центр «СтроимТепло. Ру», Г Москва

Кухни в Москве Мебель.Ру Кухня Бостон

Спортивное покрытие для пола в закрытых помещениях ВсеДляСпорта.ру будо маты и модульное покрытие

Федеральный портал недвижимости «Мир Квартир», Москва

Шампунь Clear vita ABE Men Активспорт 2 в 1

Сериал «Остаться в живых»

В контакте

---

---

---

Отзывы на Инженерный портал «В масштабе.ру» в категории Прочее.
Вы можете написать отзыв на этот предмет или добавить новый предмет, которого еще нет на сайте и написать отзыв на него.

Рекомендации по масштабированию выделенной пропускной способности (ЕЗ/с)

• Статья
• 10.
  11.2022
• 11 минут на чтение

ПРИМЕНЯЕТСЯ К: NoSQL MongoDB Кассандра Гремлин Таблица

В этой статье описаны рекомендации и стратегии масштабирования пропускной способности (ЕЗ/с) базы данных или контейнера (коллекции, таблицы или графика). Эти концепции применяются, когда вы увеличиваете подготовленные вручную ЕЗ/с или максимальное количество ЕЗ/с автоматического масштабирования любого ресурса для любого из API Azure Cosmos DB.

Предварительные условия

• Если вы не знакомы с секционированием и масштабированием в Azure Cosmos DB, рекомендуется сначала прочитать статью Секционирование и горизонтальное масштабирование в Azure Cosmos DB.
• Если вы планируете масштабировать ЕЗ/с из-за исключений 429, ознакомьтесь с руководством в статье Диагностика и устранение неполадок со слишком большой частотой запросов Azure Cosmos DB (429). Прежде чем увеличивать ЕЗ/с, определите основную причину проблемы и правильное ли решение — увеличение ЕЗ/с.

Справочная информация о масштабировании ЕЗ/с

Когда вы отправляете запрос на увеличение ЕЗ/с вашей базы данных или контейнера, в зависимости от запрошенных ЕЗ/с и текущего макета физического раздела, операция масштабирования либо завершится мгновенно или асинхронно (обычно 4-6 часов).

• Мгновенное масштабирование
  • Если запрошенные ЕЗ/с могут поддерживаться текущим макетом физического раздела, Azure Cosmos DB не нужно разбивать или добавлять новые разделы.
  • В результате операция завершается немедленно, и единицы ЕЗ доступны для использования.
• Асинхронное масштабирование
  • Если запрошенное количество ЕЗ/с превышает то, что может поддерживаться макетом физического раздела, Azure Cosmos DB разделит существующие физические разделы. Это происходит до тех пор, пока ресурс не будет иметь минимальное количество секций, необходимое для поддержки запрошенных ЕЗ/с.
  • В результате операция может занять некоторое время, обычно 4-6 часов. Каждый физический раздел может поддерживать не более 10 000 ЕЗ/с (применимо ко всем API) пропускной способности и 50 ГБ хранилища (применимо ко всем API, кроме Cassandra, у которого 30 ГБ хранилища).

Примечание

Если выполнить операцию аварийного переключения региона вручную или добавить или удалить новый регион во время выполнения асинхронной операции масштабирования, операция масштабирования пропускной способности будет приостановлена. Он возобновится автоматически, когда завершится отработка отказа или операция добавления/удаления региона.

• Мгновенное масштабирование
  • Для операции масштабирования Azure Cosmos DB не нужно разбивать или добавлять новые разделы.
  • В результате операция завершается немедленно, и ЕЗ/с становятся доступными для использования,
  • Ключевым результатом этой операции является уменьшение количества ЕЗ на физический раздел.

Как увеличить число ЕЗ/с без изменения схемы разделов

Шаг 1.

Найдите текущее количество физических разделов.

Перейти к Insights > Пропускная способность > Нормализованное потребление RU (%) по PartitionKeyRangeID . Подсчитайте уникальное количество PartitionKeyRangeId.

Примечание

На диаграмме отображается не более 50 идентификаторов PartitionKeyRangeId. Если в вашем ресурсе более 50, вы можете использовать REST API Azure Cosmos DB для подсчета общего количества секций.

Каждый PartitionKeyRangeId сопоставляется с одним физическим разделом и назначается для хранения данных для диапазона возможных хэш-значений.

Azure Cosmos DB распределяет данные по логическим и физическим разделам на основе ключа раздела, чтобы обеспечить горизонтальное масштабирование. По мере записи данных Azure Cosmos DB использует хэш значения ключа раздела, чтобы определить, в каком логическом и физическом разделе находятся данные. Шаг 2. Расчет максимальной пропускной способности по умолчанию0095 Текущее количество физических разделов * 10 000 ЕЗ/с

.

Пример

Предположим, у нас есть существующий контейнер с пятью физическими разделами и 30 000 ЕЗ/с пропускной способности, подготовленной вручную. Мы можем мгновенно увеличить ЕЗ/с до 5 * 10 000 ЕЗ/с = 50 000 ЕЗ/с. Аналогичным образом, если бы у нас был контейнер с максимальной скоростью автомасштабирования 30 000 ЕЗ/с (масштабируется от 3000 до 30 000 ЕЗ/с), мы могли бы мгновенно увеличить максимальную скорость до 50 000 ЕЗ/с (масштабируется от 5000 до 50 000 ЕЗ/с). с).

Наконечник

Если вы увеличиваете число ЕЗ/с, чтобы реагировать на слишком большие исключения (429 с), рекомендуется сначала увеличить количество ЕЗ/с до максимального значения, которое поддерживается текущей структурой физического раздела, и оценить, RU/s достаточно перед дальнейшим увеличением.

Как обеспечить равномерное распределение данных во время асинхронного масштабирования

Справочная информация

При увеличении числа ЕЗ/с сверх текущего количества физических разделов * 10 000 ЕЗ/с Azure Cosmos DB разделяет существующие разделы, пока новое количество разделов = ROUNDUP(запрошено RU/с / 10 000 RU/с) . При разделении родительские разделы разбиваются на два дочерних раздела.

Например, предположим, что у нас есть контейнер с тремя физическими разделами и 30 000 ЕЗ/с пропускной способности, подготовленной вручную. Если мы увеличим пропускную способность до 45 000 ЕЗ/с, Azure Cosmos DB разделит два существующих физических раздела, так что всего получится 90 095 ОКРУГЛВВЕРХ (45 000 ЕЗ/с / 10 000 ЕЗ/с) = 5 физических разделов.

Примечание

Приложения всегда могут получать или запрашивать данные во время разделения. Пакеты SDK и служба клиента Azure Cosmos DB автоматически обрабатывают этот сценарий и гарантируют, что запросы направляются в правильный физический раздел, поэтому никаких дополнительных действий пользователя не требуется.

Если у вас есть рабочая нагрузка, которая очень равномерно распределена по объему хранилища и объему запросов — обычно это достигается путем разбиения по полям с высокой кардинальностью, например /id, — при масштабировании рекомендуется установить ЕЗ/с таким образом, чтобы все секции были разделены. равномерно.

Чтобы понять почему, давайте рассмотрим пример, в котором у нас есть существующий контейнер с 2 физическими разделами, 20 000 ЕЗ/с и 80 ГБ данных.

Благодаря выбору хорошего ключа раздела с высокой кардинальностью данные примерно равномерно распределены в обоих физических разделах. Каждому физическому разделу назначается примерно 50% пространства ключей, которое определяется как общий диапазон возможных хеш-значений.

Кроме того, Azure Cosmos DB равномерно распределяет ЕЗ/с по всем физическим разделам. В результате на каждый физический раздел приходится 10 000 ЕЗ/с и 50 % (40 ГБ) всех данных. Следующая диаграмма показывает наше текущее состояние.

Теперь предположим, что мы хотим увеличить количество запросов в секунду с 20 000 до 30 000 запросов в секунду.

Если просто увеличить количество ЕЗ/с до 30 000 ЕЗ/с, будет разделен только один из разделов. После разделения у нас будет:

• Один раздел, содержащий 50% данных (этот раздел не был разделен)
• Два раздела, каждый из которых содержит 25 % данных (это результирующие дочерние разделы от родительского, который был разделен)

Поскольку Azure Cosmos DB равномерно распределяет ЕЗ/с по всем физическим разделам, каждый физический раздел по-прежнему будет получать 10 000 ЕЗ/с. Однако теперь у нас есть перекос в хранении и распределении запросов.

На следующей диаграмме мы видим, что разделы 3 и 4 (дочерние разделы раздела 2) имеют по 10 000 ЕЗ/с для обслуживания запросов на 20 ГБ данных, а Раздел 1 имеет 10 000 ЕЗ/с для обслуживания запросов на два объем данных (40 ГБ).

Чтобы поддерживать равномерное распределение хранилища, мы можем сначала увеличить число ЕЗ/с, чтобы обеспечить разделение каждого раздела. Затем мы можем понизить наши ЕЗ/с обратно до желаемого состояния.

Итак, если мы начнем с двух физических разделов, чтобы гарантировать, что разделы даже после разделения, нам нужно установить количество ЕЗ/с таким образом, чтобы в итоге у нас было четыре физических раздела. Для этого мы сначала установим RU/с = 4 * 10 000 RU/с на раздел = 40 000 RU/с. Затем, после завершения разделения, мы можем снизить количество запросов в секунду до 30 000 запросов в секунду.

В результате на следующей диаграмме мы видим, что каждый физический раздел получает 30 000 RU/с / 4 = 7500 RU/с для обслуживания запросов на 20 ГБ данных. В целом мы поддерживаем равномерное хранение и распределение запросов по разделам.

Общая формула

Шаг 1. Увеличьте количество ЕЗ/с, чтобы гарантировать равномерное разделение всех разделов

В общем, если у вас есть начальное количество физических разделов P , и вы хотите установить желаемое количество ЕЗ/с S 9009(ОКРУГЛВВЕРХ(LOG_2 (S/(10 000 * P)))) . Это дает максимально близкое количество ЕЗ/с к желаемому значению, которое обеспечит равномерное разделение всех разделов.

Примечание

Когда вы увеличиваете число ЕЗ/с для базы данных или контейнера, это может повлиять на минимальное количество ЕЗ/с, до которого вы можете понизить его в будущем. Как правило, минимальное число ЕЗ/с равно MAX(400 ЕЗ/с, текущее хранилище в ГБ * 10 ЕЗ/с, максимальное количество ЕЗ/с, когда-либо предоставленное / 100). Например, если максимальное значение ЕЗ/с, до которого вы когда-либо выполняли масштабирование, составляет 100 000 ЕЗ/с, самое низкое количество ЕЗ/с, которое вы можете установить в будущем, будет равно 1000 ЕЗ/с. Узнайте больше о минимальном количестве запросов в секунду. 9(ОКРУГЛ(LOG_2(150 000/(10 000 * 5)))) = 200 000 ЕЗ/с, а затем уменьшите до 150 000 ЕЗ/с.

Когда мы увеличили масштаб до 200 000 ЕЗ/с, самая низкая ручная ЕЗ/с, которую мы можем установить в будущем, будет равна 2000 ЕЗ/с. Наименьшее максимальное количество ЕЗ/с для автомасштабирования, которое мы можем установить, составляет 20 000 ЕЗ/с (масштабируется от 2000 до 20 000 ЕЗ/с). Поскольку наша цель – 150 000 ЕЗ/с, на нас не влияет минимальное количество ЕЗ/с.

Как оптимизировать ЕЗ/с для приема больших объемов данных

Если вы планируете перенести или принять большой объем данных в Azure Cosmos DB, рекомендуется установить ЕЗ/с контейнера таким образом, чтобы предварительная подготовка Azure Cosmos DB физические разделы, необходимые для хранения общего объема данных, которые вы планируете принять заранее. В противном случае во время приема Azure Cosmos DB может потребоваться разделить разделы, что увеличивает время приема данных.

Мы можем воспользоваться тем фактом, что во время создания контейнера Azure Cosmos DB использует эвристическую формулу начальных ЕЗ/с для расчета количества физических разделов, с которых нужно начать.

Шаг 1. Проверьте выбор ключа раздела

Следуйте рекомендациям по выбору ключа раздела, чтобы обеспечить равномерное распределение объема запросов и хранилища после миграции.

Шаг 2. Рассчитайте необходимое количество физических разделов

Количество физических разделов = общий размер данных в ГБ / целевые данные на физический раздел в ГБ

Каждый физический раздел может содержать до 50 ГБ хранилища (30 ГБ для API для Cassandra). Значение, которое вы должны выбрать для Целевых данных на физический раздел в ГБ , зависит от того, насколько полно вы хотите, чтобы физические разделы были заполнены, и насколько вы ожидаете, что хранилище вырастет после миграции.

Например, если вы ожидаете, что хранилище будет продолжать расти, вы можете установить значение 30 ГБ. Предполагая, что вы выбрали хороший ключ раздела, который равномерно распределяет хранилище, каждый раздел будет заполнен примерно на 60% (30 ГБ из 50 ГБ). По мере записи будущих данных их можно хранить в существующем наборе физических разделов, не требуя от службы немедленного добавления дополнительных физических разделов.

Напротив, если вы считаете, что объем хранилища после миграции значительно не увеличится, вы можете установить более высокое значение, например 45 ГБ. Это означает, что каждый раздел будет заполнен примерно на 90% (45 ГБ из 50 ГБ). Это сводит к минимуму количество физических разделов, по которым распределяются ваши данные, а это означает, что каждый физический раздел может получить большую долю от общего количества подготовленных ЕЗ/с.

Шаг 3. Рассчитайте количество ЕЗ/с для начала

Начальное количество ЕЗ/с = количество физических разделов * Исходная пропускная способность на физический раздел .

• Начальная пропускная способность на физический раздел = 10 000 ЕЗ/с при использовании автомасштабирования или баз данных с общей пропускной способностью
• Начальная пропускная способность на физический раздел = 6000 ЕЗ/с при использовании ручной пропускной способности

Пример

Допустим, у нас есть 1 ТБ (1000 ГБ) данных, которые мы планируем принять, и мы хотим использовать ручную пропускную способность. Каждый физический раздел в Azure Cosmos DB имеет емкость 50 ГБ. Предположим, мы стремимся упаковать разделы так, чтобы они были заполнены на 80% (40 ГБ), оставляя место для будущего роста.

Это означает, что для 1 ТБ данных нам потребуется 1000 ГБ / 40 ГБ = 25 физических разделов. Чтобы убедиться, что мы получим 25 физических разделов, если мы используем пропускную способность вручную, мы сначала выделяем 25 * 6000 ЕЗ/с = 150 000 ЕЗ/с. Затем, после создания контейнера, чтобы ускорить процесс загрузки, мы увеличиваем скорость выборки запросов в секунду до 250 000 единиц запросов в секунду перед началом загрузки (это происходит мгновенно, поскольку у нас уже есть 25 физических разделов). Это позволяет каждому разделу получить максимум 10 000 RU/с.

Если мы используем автомасштабирование пропускной способности или общую базу данных пропускной способности, чтобы получить 25 физических разделов, мы сначала подготовим 25 * 10 000 ЕЗ/с = 250 000 ЕЗ/с. Поскольку у нас уже есть максимальное количество ЕЗ/с, которое может поддерживаться с 25 физическими разделами, мы не будем увеличивать количество подготовленных ЕЗ/с перед приемом.

Теоретически при 250 000 ЕЗ/с и 1 ТБ данных, если предположить, что для записи требуется 1 КБ документов и 10 ЕЗ, прием теоретически может завершиться через: 1000 ГБ * (1 000 000 КБ / 1 ГБ) * (1 документ / 1 кб) * (10 RU / документ) * (1 сек / 250 000 RU) * (1 час / 3600 секунд) = 11,1 часа.

Этот расчет является оценкой, предполагающей, что клиент, выполняющий прием, может полностью насытить пропускную способность и распределить записи по всем физическим разделам. В качестве наилучшей практики рекомендуется «перетасовать» ваши данные на стороне клиента. Это гарантирует, что каждую секунду клиент выполняет запись во множество различных логических (и, следовательно, физических) разделов.

После завершения миграции мы можем снизить число ЕЗ/с или включить автомасштабирование по мере необходимости.

Следующие шаги

• Отслеживайте нормализованное потребление ЕЗ/с вашей базы данных или контейнера.
• Диагностика и устранение неполадок со слишком большой частотой запросов (429) исключений.
• Включить автомасштабирование для базы данных или контейнера.

Единицы запроса как валюта пропускной способности и производительности в Azure Cosmos DB

Обратная связь Редактировать

Твиттер LinkedIn Фейсбук Эл. адрес

• Статья
• 12.10.2022
• 5 минут на чтение

ПРИМЕНЯЕТСЯ К: NoSQL MongoDB Кассандра Гремлин Таблица

Azure Cosmos DB поддерживает множество API, например SQL, MongoDB, Cassandra, Gremlin и Table. Каждый API имеет свой собственный набор операций с базой данных. Эти операции варьируются от простого чтения и записи точек до сложных запросов. Каждая операция с базой данных потребляет системные ресурсы в зависимости от сложности операции.

Стоимость всех операций с базой данных нормируется Azure Cosmos DB и выражается в единицах запросов (или, для краткости, RU). Единица запроса — это валюта производительности, абстрагирующая системные ресурсы, такие как ЦП, IOPS и память, которые необходимы для выполнения операций с базой данных, поддерживаемых Azure Cosmos DB.

Стоимость чтения точки (извлечение одного элемента по его идентификатору и значению ключа секции) для элемента размером 1 КБ составляет 1 единицу запроса (или 1 RU). Всем другим операциям с базой данных аналогичным образом назначается стоимость с использованием ЕЗ. Независимо от того, какой API вы используете для взаимодействия с контейнером Azure Cosmos DB, затраты всегда измеряются в ЕЗ. Независимо от того, является ли операция базы данных записью, точечным чтением или запросом, затраты всегда измеряются в ЕЗ.

На следующем изображении показано общее представление о RU:

Для управления и планирования емкости Azure Cosmos DB гарантирует, что количество RU для данной операции базы данных с заданным набором данных является детерминированным. Вы можете просмотреть заголовок ответа, чтобы отследить количество ЕЗ, используемых какой-либо операцией базы данных. Когда вы понимаете факторы, влияющие на стоимость RU, и требования к пропускной способности вашего приложения, вы можете эффективно запускать свое приложение.

Тип используемой учетной записи Azure Cosmos DB определяет способ начисления платы за потребленные ЕЗ. Существует три режима, в которых вы можете создать учетную запись:

1. Режим выделенной пропускной способности : в этом режиме вы предоставляете количество ЕЗ для вашего приложения в секунду с шагом 100 ЕЗ в секунду. Чтобы масштабировать предоставленную пропускную способность для вашего приложения, вы можете в любое время увеличивать или уменьшать количество ЕЗ с увеличением или уменьшением на 100 ЕЗ. Вы можете внести изменения либо программно, либо с помощью портала Azure. Счета выставляются на почасовой основе за количество RU в секунду, которое вы подготовили. Дополнительные сведения см. в статье Подготовленная пропускная способность.

   Вы можете обеспечить пропускную способность с двумя различными уровнями детализации:

   • Контейнеры . Дополнительные сведения см. в статье Подготовка пропускной способности в контейнере Azure Cosmos DB.
   • Базы данных . Дополнительные сведения см. в статье Подготовка пропускной способности для базы данных Azure Cosmos DB.

2. Бессерверный режим : в этом режиме вам не нужно выделять какую-либо пропускную способность при создании ресурсов в вашей учетной записи Azure Cosmos DB. В конце расчетного периода вам выставляется счет за количество Единиц запросов, которые были использованы операциями вашей базы данных. Дополнительные сведения см. в статье о бессерверной пропускной способности.

3. Режим автомасштабирования : в этом режиме вы можете автоматически и мгновенно масштабировать пропускную способность (ЕЗ/с) вашей базы данных или контейнера в зависимости от их использования, не влияя на доступность, задержку, пропускную способность или производительность рабочей нагрузки. Этот режим хорошо подходит для критически важных рабочих нагрузок с переменными или непредсказуемыми моделями трафика и требует соблюдения соглашений об уровне обслуживания для высокой производительности и масштабирования. Дополнительные сведения см. в статье о пропускной способности автомасштабирования.

Соображения по блоку запроса

При оценке количества ЕЗ, потребляемых вашей рабочей нагрузкой, учитывайте следующие факторы:

• Размер элемента : По мере увеличения размера элемента количество ЕЗ, потребляемых для чтения или записи элемент также увеличивается.

• Индексирование элементов : По умолчанию каждый элемент автоматически индексируется. Если вы решите не индексировать некоторые элементы в контейнере, потребляется меньше ЕЗ.

• Счетчик свойств элемента : Предполагая, что индексация по умолчанию применяется ко всем свойствам, количество ЕЗ, используемых для записи элемента, увеличивается по мере увеличения счетчика свойств элемента.

• Индексированные свойства : Политика индексирования для каждого контейнера определяет, какие свойства индексируются по умолчанию. Чтобы уменьшить потребление ЕЗ для операций записи, ограничьте количество индексируемых свойств.

• Согласованность данных : Уровни согласованности сильного и ограниченного устаревания потребляют примерно в два раза больше ЕЗ при выполнении операций чтения по сравнению с другими уровнями ослабленной согласованности.

• Тип чтения : Точечное чтение стоит значительно меньше ЕЗ, чем запросы.

• Шаблоны запросов : Сложность запроса влияет на количество ЕЗ, используемых для операции. Факторы, влияющие на стоимость операций запроса, включают:

  • Количество результатов запроса
  • Количество предикатов
  • Природа предикатов
  • Количество пользовательских функций
  • Размер исходных данных
  • Размер набора результатов
  • Прогнозы

  Один и тот же запрос к одним и тем же данным всегда будет стоить одинаковое количество ЕЗ при повторном выполнении.

• Использование сценария : Как и в случае с запросами, хранимые процедуры и триггеры потребляют ЕЗ в зависимости от сложности выполняемых операций. При разработке приложения изучите заголовок запроса, чтобы лучше понять, сколько емкости ЕЗ занимает каждая операция.

Единицы запроса и несколько регионов

Если вы подготовите R RU в контейнере (или базе данных) Azure Cosmos DB, Azure Cosmos DB гарантирует, что R RU будут доступны в каждом регионе , связанном с вашим Учетная запись Azure Cosmos DB. Вы не можете выборочно назначать RU конкретному региону. ЕЗ, подготовленные в контейнере (или базе данных) Azure Cosmos DB, предоставляются во всех регионах, связанных с вашей учетной записью Azure Cosmos DB.

Если предположить, что контейнер Azure Cosmos DB настроен с R RU и с учетной записью Azure Cosmos DB связано N регионов, общее количество RU, доступных глобально в контейнере = R x N .

Выбор модели согласованности также влияет на пропускную способность. Вы можете получить примерно двукратную пропускную способность чтения для более мягких уровней согласованности ( сеанс , согласованный префикс и конечный 9039).0 согласованность) по сравнению с более сильными уровнями согласованности ( ограниченное устаревание или сильная согласованность ).

Дальнейшие действия

• Узнайте больше о том, как обеспечить пропускную способность в контейнерах и базах данных Azure Cosmos DB.
• Узнайте больше о бессерверной работе в Azure Cosmos DB.
• Подробнее о логических разделах.
• Узнайте, как подготовить пропускную способность в контейнере Azure Cosmos DB.
• Узнайте, как обеспечить пропускную способность базы данных Azure Cosmos DB.
• Узнайте, как найти плату за единицу запроса для операции.
• Узнайте, как оптимизировать стоимость подготовленной пропускной способности в Azure Cosmos DB.

  No related posts.