我们有一个windows azure表存储系统，其中有各种在白天报告值的实体类型，因此我们有以下分区和行键场景：
大约有4000-5000个实体。共有6种实体类型，并且这些类型大致均匀分布。所以每个人大约800伊什。
ParityKey:entityType日期
行关键字：entityId
每一行都记录该特定日期实体的值。这当前是JSON序列化的。
数据相当冗长。
根据我们的网站用户想要查看的内容，我们会在一个月或两个月内定期查看这些分区中的值。
我们遇到的问题是，如果我们想查询一个实体的一个月的数据，我们发现我们必须按entityId查询31个分区键。
这在最初非常缓慢，但在第一次调用之后，结果会被缓存。
不幸的是，该网站的性质是会有不同数量的不同查询，因此数据不太可能从缓存中受益匪浅。
很明显，我们可以将分区扩大，即可能有整整一周的数据，并将rowKeys扩展为entityId和date。
我还有什么其他选择，或者只是Windows Azure表的延迟相当高？
一些选项包括
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在并行中进行31个查询
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对分区密钥范围进行单个查询，即
分区键>=entityType StartDate和分区键<=entityType EndDate和Row key=entityId。
根据您的数据，此查询的延迟可能比您当前的查询少。