通过将多区域、低延迟操作数据库与内置矢量和混合搜索相结合,Azure Cosmos DB 已针对 AI 进行了优化,可支持开发人员基于实施数据构建 AI 模型。借助企业 SLA,它将事务、搜索和嵌入统一在一个服务中。借助灵活的 JSON 模型、自动索引以及与 Microsoft Foundry 的无缝集成,开发人员可以快速构建和缩放 AI 应用和智能体。
Azure DocumentDB 是基于 vCore 的 Azure Cosmos DB for MongoDB 的新名称。它是一款兼容 MongoDB 的完全托管型数据库,基于 Linux Foundation 旗下开放源代码 DocumentDB 引擎构建。它通过独立的计算和存储缩放提供可缩放的性能、内置矢量和全文搜索、企业安全性和成本效益,因此开发人员可以在任何位置进行构建并在 Azure 中大规模运行。
Azure Cosmos DB 是 NoSQL 数据库。它使用具有类似 SQL 的查询的无架构 JSON 文档模型,支持开发人员轻松地处理灵活且不断发展的数据,而无需复杂的架构迁移。此方法可为新式云原生应用程序实现更快的开发、更简单的数据建模和无缝缩放。
Azure Cosmos DB 无服务器经济高效,因为你只需为所用操作付费,而无需预付容量费用或承担闲置成本。 它非常适合用于小型或可变的工作负载,例如开发和测试、原型制作、小型应用或不常用的流量模式。Azure Cosmos DB 中的无服务器选项可消除过度预配,同时仍可提供低延迟性能,而无需手动缩放。
Azure Cosmos DB 非常适合需要弹性缩放、全球分布和低延迟性能的 ISV 和 SaaS 应用,适用于多租户工作负载。舰队管理等功能可简化许多租户数据库的操作和管理,而自动缩放则可随需求增长而优化成本。其灵活的 JSON 模型可实现快速迭代,而无需进行复杂的架构更改。
你可以在 Microsoft Learn 中查找 Azure Cosmos DB 文档,该文档为开发人员和架构师提供了全面的最新指导。 其中包括快速入门、SDK 示例(Python、Node.js、Java、.NET 等)、数据建模和分区最佳做法、查询和索引编制指导、成本优化策略以及用于构建可缩放、实时和 AI 支持的应用程序的教程。