Indexação personalizada no Azure Cosmos DB para NoSQL

Em bancos de dados NoSQL, a indexação ineficiente pode silenciosamente drenar seu orçamento e retardar seu aplicativo. Dominar como personalizar as políticas de indexação no Azure Cosmos DB para NoSQL é a chave para equilibrar o desempenho rápido de consulta com baixos custos de gravação. Este curso somente de texto orienta você desde os conceitos fundamentais de indexação NoSQL até a implementação de políticas personalizadas avançadas. Você aprenderá a fazer a transição da indexação automática padrão para estratégias de indexações direcionadas com precisão que otimizam suas Unidades de Solicitação (RUs) e aumentam a eficiência geral do banco de dados. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia de indexação principal, os comportamentos de Indexação padrão e como o Azure Cosmos DB armazena dados de índice - Configure políticas de indexação personalizadas de caminho único e curinga para corresponder aos seus padrões de consulta específicos - Crie índices compostos para otimizar consultas complexas com várias propriedades e requisitos de classificação - Analise o desempenho da consulta e o consumo da unidade de solicitação para identificar gargalos de indexação - Gerenciar o progresso da indexação e aplicar com segurança atualizações de políticas aos contêineres de produção ativos Você começará com definições fundamentais e mecânicas de indexação chave antes de passar para guias escritos passo a passo sobre a edição de políticas de índice JSON. Através de cenários práticos e exemplos escritos estruturados, você aprenderá a ajustar seu banco de dados para obter a máxima eficiência de custo. Este curso foi concebido para programadores de cloud iniciantes, administradores de bases de dados e engenheiros de dados que são novos no Azure Cosmos DB e querem aprender os fundamentos da indexação. Nenhuma experiência prévia de indexação é necessária. Comece a ler hoje mesmo para assumir o controle do desempenho do seu banco de dados e otimizar seus gastos com a nuvem.