我知道以前曾有人问过这个问题，但我找到的答案并没有解决我的问题。
我们将 azure 搜索用于需要分析文本的场景和仅对静态数据应用过滤器的场景。即，如果您在 azure 搜索中有一个仅包含类别和价格的产品详细信息 stub ，则用户可以找到特定价格范围内的特定类别，而无需进行任何文本分析。对于这种情况，DocumentDB 更快还是 Azure Search 更快。
如果需要分面，DocumentDB 是否还提供与 Azure 搜索分面一样高效的工具(分面或分组依据)？
是否有任何方法可以访问 Azure 搜索中索引的唯一术语。例如，如果英国伦敦被索引为伦敦和英格兰，那么我们可以查找索引并获得独特的术语伦敦和英格兰。
此外，我们可以将任何元数据附加到术语中，以便我们可以识别术语“伦敦”是一个城市，而“英格兰”是一个国家/地区的名称。
非常感谢
最佳答案
一般来说，如果您只需要制定结构化查询，Cosmos DB(DocumentDB 的演变)是一个自然的选择。它在一致性模型方面具有更大的灵活性(例如，如果您想要立即读取自己的写入，这将使您的应用程序更容易)，不需要模式，具有更灵活的查询等(也就是说，它是通用目的)数据库而不是像搜索引擎这样的特定领域的数据库)
如果您同时需要结构化查询和搜索式查询，那么 Azure 搜索通常可以同时处理这两种查询。如果您的应用程序可以容忍 Azure 搜索的较弱一致性模型，并且您不需要任何可以由 Cosmos DB 表达但无法在 Azure 搜索中表达的查询，则可以使用 Azure 搜索来处理此工作负载的两个方面。
If faceting is required, does DocumentDB also offer that facility
Cosmos DB 确实支持聚合，您可以在此处阅读有关此内容的更多信息: https://azure.microsoft.com/en-us/blog/planet-scale-aggregates-with-azure-documentdb/?v=17.23h
除非您拥有巨大的数据/查询量，否则性能更多地取决于您提供的容量，而不是您选择的服务所固有的功能。也就是说，Cosmos DB 在读写延迟方面提供严格的 SLA。
Is there any way of accessing the unique terms indexed in Azure Search
这似乎是一个不同的主题，如果您需要更多细节，也许可以开始另一个问题。简而言之，没有办法访问实际的术语词典。如果您需要知道存在哪一组术语，有时可以通过将您关心的所有术语(可能是总数的子集)存储在每个文档的 Collection(String) 字段中，然后对其进行分面来实现此目的。
关于azure-cosmosdb - Azure 搜索与 Azure DocumentDB，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44578999/