Azure Search vs Azure DocumentDB

Question

私はこの質問が以前に尋ねられたことは知っていますが、私が見つけた回答は私の問題に対処しませんでした。

私たちは、テキストを分析する必要があるシナリオと、静的データにフィルタのみが適用されるシナリオの両方で、空白検索を使用しています。つまり、カテゴリと価格だけで紺色の検索で商品の詳細を表示した場合、ユーザーはテキスト分析を行うことなく特定の価格帯の特定のカテゴリを見つけることができます。このようなシナリオでは、DocumentDBの高速化やAzure Searchなどがあります。

ファセットが必要な場合、DocumentDBはAzure Search Facetingと同じくらい効率的なファシリティ（ファセットまたはグループ）を提供しますか？

Azure Searchでインデックス付けされたユニークな用語にアクセスする方法はありますか？例えば、ロンドン、イングランドはロンドンとイングランドとしてインデックス付けされています。私たちがインデックスを検索し、ロンドンとイングランドというユニークな用語を得るためです。

さらに、私たちは例えばロンドンという国が都市でありイングランドが国の名前であることを識別できるように、メタデータに用語を追加できますか？あなたが唯一の構造化問合せコスモスDB（DocumentDBの進化）を策定する必要がある場合

Answer 1

一般的に言えば

多くのおかげで自然な選択です。整合性モデル（例えば、あなた自身の書き込みを直ちに読むことができるようにするために、アプリケーションをより簡単にする）、スキーマを必要としない、より柔軟なクエリを提供するなど、柔軟性が高くなります（つまり、

構造検索と検索スタイルの両方のクエリが必要な場合、Azure Searchはしばしば両方を処理できます。アプリケーションがAzure Searchの一貫性の弱いモデルに耐えることができ、Azure Searchで表現できないCosmos DBで表現できるクエリが不要な場合、このワークロードの両方の側面でAzure Searchを使用できます。

ファセットが必要な場合は、DocumentDBも施設

コスモスDBがサポート集計を行い、あなたはここで、この詳細については読むことができることを提供しない：あなたは巨大なデータ/クエリを持っていない限り https://azure.microsoft.com/en-us/blog/planet-scale-aggregates-with-azure-documentdb/?v=17.23h

をパフォーマンスは、選択したサービスに固有のものよりも、プロビジョニングする容量の関数です。つまり、Cosmos DBは読み取りと書き込みのレイテンシに対して厳密なSLAを提供します。

Azureの検索にインデックスを付けユニークな用語

にアクセスするための任意の方法は、これはあなたがより多くの詳細が必要な場合は、おそらく別の質問を開始し、別のトピックのように思えるあります。短いバージョンは、実際の用語辞書にアクセスする方法がないということです。どの用語セットが存在するかを知る必要がある場合は、それぞれの文書のCollection（String）フィールドに気にする用語（おそらく合計のサブセット）を格納し、それを上書きすることでこれを達成することができます。