Azure SQL Server vs Table Storage performance

Question

我已经阅读了很多关于 Azure 表存储性能的信息。我的结论是，如果仅使用partionkey Azure表存储是闪电般的快。为了测试它，我创建了两个场景。

具有 1300 万行的基本价格层上的 SQL 服务器。所有列都已编制索引。 包含 120000 行的表存储。 两者都具有相同的实体：

public class Item
{
[Key]
public int Id { get; set; }
public string Path { get; set; }
public bool Deleted { get; set; }
public int JobId { get; set; }
public DateTime Started { get; set; }
public int DurationInMS { get; set; }
public int Status { get; set; }
}

当我查询 SQL 服务器时，它会在 28 秒内返回706326行。

当我在分区键上查询表存储时，它会在 100000 秒内返回 36,5 行。

我希望表存储要快得多。特别是因为该表的数据要少得多，而且我只使用分区键。SQL服务器真的更快吗？我很惊讶，因为大多数文章都说表存储如此之快。

SQL Server query EF：

var db = new CleanupDB(_config.DBConnection);
var sw = new Stopwatch();
sw.Start();
var dd = db.Items.Where(p => p.JobId == 4).ToList();
sw.Stop();
var ms = sw.Elapsed.TotalMilliseconds;

表存储查询：

CloudTable table = tableClient.GetTableReference("items");
var q = from s in table.CreateQuery<ItemItemEntity>()
where s.PartitionKey == "1"
select s.JobId;
var sw = new Stopwatch();
sw.Start();
var ee = q.ToList();
sw.Stop();
var ms = sw.Elapsed.TotalMilliseconds;

你们有其他经验吗？我在这里错过了一些东西，或者SQL服务器可能更快？我认为这种特定场景应该有利于表存储。

Answer 1

仅适用于 azure 表存储(我不熟悉 azure sql(，仅使用partition_key查询表存储不是一个好的做法，它将执行partition scan这将花费更多时间。

对于 Azure 表查询，性能从好到坏依次为：点查询 ->范围查询 ->分区扫描 ->表扫描。

详细信息如下(您也可以从此文档中找到它(：

点查询：点查询是最有效的查找，建议用于大容量查找或需要最低延迟的查找。此类查询可以通过指定分区键和行键值，使用索引非常有效地查找单个实体。例如：$filter=(PartitionKey eq 'Sales'( 和 (RowKey eq '2'(

范围查询：它使用分区键并筛选一系列 RowKey 值以返回多个实体。"分区键"值标识特定分区，"行键"值标识该分区中实体的子集。例如：$filter=PartitionKey eq 'Sales' and RowKey ge 'S' and RowKey lt 'T'

分区扫描：它使用分区键并筛选另一个非键属性，这可能会返回多个实体。PartitionKey 值标识特定分区，属性值为该分区中的实体子集选择。例如：$filter=PartitionKey eq 'Sales' and LastName eq 'Smith'

表扫描：它不包括分区键，效率非常低，因为它依次搜索组成表的所有分区以查找任何匹配的实体。无论您的筛选器是否使用 RowKey，它都将执行表扫描。例如：$filter=姓氏等式"琼斯">