Cosmos DBでグラフAPIを使用すると、（documentdb）SQL API

Question

と比較して非常に遅くなります.GraphAPISでCosmosDBを設定すると、 〜4kの頂点と〜10kのエッジを持つグラフ、GraphAPIとDocumentAPIから同じデータベースへの同様のクエリは、実行時間が大きく異なっています。文書であるとして〜1.8秒、中GraphAPIによって返されるために照会されている

var Gremlin = require('gremlin'); 
var config = require("./config"); 
var documentdb = require('documentdb'); 

const docClient = new documentdb.DocumentClient(....); 
const graphClient = Gremlin.createClient(....); 


const start = new Date(); 
graphClient.execute('g.V("12345")', {}, (err, results) => { 
    const end = new Date(); 
    if (err) { 
     return console.error(err); 
    } 

    console.log(`GraphDB API Results in: ${(end.getTime() - start.getTime())/1000}`); 
}); 

var querySpec = { 
    query: 'SELECT * FROM c ' + 
      'WHERE c.id = "12345"', 

}; 
const docStart = new Date(); 
docClient.queryDocuments("dbs/graphdb/colls/sn", querySpec).toArray((err, results) => { 
    const docEnd = new Date(); 
    if (err) { 
     console.error(JSON.stringify(err, null, 2)); 
     return; 
    } 

    console.log(`DocumentDB API Results in: ${(docEnd.getTime() - docStart.getTime())/1000}`) 
}); 

は、このコードの出力は、単一の文書を示しています。私は、次のノード・アプリケーションを使用してのAPIの違いをテストしてきました約0.3秒でdocumentdb apiから戻されました。

DocumentDBのAPI結果：

[ 
    { 
    "label": "company", 
    "id": "12345", 
    "parent": [ 
     { 
     "_value": "54321", 
     "id": "de7c87f7-83db-43c2-8ddd-c5487dd5682e" 
     } 
    ], 
    "name": [ 
     { 
     "_value": "Acme Co", 
     "id": "b4316415-d5c3-4dcc-ac5f-64b1d8c8bd62" 
     } 
    ], 
    "_rid": "KPk3APUeEgFcAAAAAAAAAA==", 
    "_self": "dbs/KPk3AA==/colls/KPk3APUeEgE=/docs/KPk3APUeEgFcAAAAAAAAAA==/", 
    "_etag": "\"0000df07-0000-0000-0000-5a2b23bd0000\"", 
    "_attachments": "attachments/", 
    "_ts": 1512776637 
    } 
] 

GraphDBのAPI結果：

[ 
    { 
    "id": "12345", 
    "label": "company", 
    "type": "vertex", 
    "properties": { 
     "parent": [ 
     { 
      "id": "de7c87f7-83db-43c2-8ddd-c5487dd5682e", 
      "value": "54321" 
     } 
     ], 
     "name": [ 
     { 
      "id": "b4316415-d5c3-4dcc-ac5f-64b1d8c8bd62", 
      "value": "Acme Co" 
     } 
     ] 
    } 
    } 
] 

これらの例のすべては10,000 RUの投入すべての方法で、固定サイズのコレクションです。

ここで何か問題がありますか？より良い/より多く/より少ない指標を作成する必要がありますか？ Cosmosのようなクラウドスケールのデータベースでは、クエリの構造に関係なく、1秒未満で1つのドキュメントを返すことはできません。

hasLabel（ 'x'）が返されるときに5秒以上かかる単純なトラバーサル（gV（）。hasLabel（ 'x'）。out（ 'y'）。hasLabel（ 'z'））カウントは〜40です。 hasLabel（ 'x'）のカウントが〜1000の場合、トラバーサルは15秒以上かかります。これは私にとっては非常に遅いようです。

私はあらゆるパフォーマンス番号を調べましたが、例は見つかりませんでした。今日の終わりに、私はこの技術からあまりにも多くを期待していますか？

Answer 1

問題を把握してくれたMSに感謝します。 gremlin APIエンドポイントからのロールアウトにはいくつかの問題がありました。私のインスタンスは、問題の原因となっていたデータベースインスタンスから別の地域のグレムリンエンドポイント（MSからのメッセージを正しく理解していれば）を呼んでいました。

ポータルで新しいインフラストラクチャに新しいデータベースを展開する機能フラグを設定しました。

私は現在、クエリとトラバーサルのすべてのサブ500ms応答時間を見ています。