在 DocumentDb 中查询更改的文档
Querying for changed documents in DocumentDb
注意：我问了一个与此 非常相似的问题，但我对我正在寻找的内容不够清楚，并且过于激进地标记了答案。我正在寻找关于特定点的确认 yes/no。
我想构建一个自动化作业，通过按计划查询 DocumentDb 来对 DocumentDb 文档执行脱机处理，查找自上次执行检查以来发生更改的文档。
鉴于 DocumentDb 中可用的元数据，执行此操作的方法如下所示：
- 第一次处理 运行s，检索所有文档。
- 将结果集中的最大 _ts 值存储为 highWatermark，同时将具有该特定值的文档的 ID 和 eTag 存储为它们的 _ts 值。
- 对于每个后续查询，包含一个 "WHERE _ts >= highWatermark" 子句。过滤掉之前记录的eTags没有变化的文档。结果是自上次查询以来所有更改的集合 运行.
我的问题是这个 gua运行teed 可以工作吗？ gua运行teed这样不会遗漏任何文件吗？据我所知，它归结为 DocumentDb 实现中围绕 _ts 的 t运行sactional 语义，没有详细记录到这个级别。我想知道是否 gua运行teed 没有文档可以使用比 最大 _ts 低 的 _ts 值更新值 return 在查询期间编辑 return 是集合中最近更改的文档。
编辑，大卫的评论提示：
更准确地说，有几个特定的场景：
- 如果将两个文档 D0 和 D1 的更新应用于 T0 和 T1 的数据库（其中 T1 > T0，这样任意查询可能 return D0 而不是 D1），是否可能D0._ts > D1._ts？使用严格大于是有意的，因为我建议的实现处理接收相同 _ts 的多个更新，但只有其中一些被查询检索。
- 假设我在时间 T0 执行我的实现的查询，并且查询需要很长时间才能 运行，and/or 需要几次 ExecuteNextAsync() 调用才能从服务器提取多个批次。在此期间，更新了 2 个不同的文档（D1 和 D2），获得了 T1 和 T2 的 _ts 值（其中 T1 < T2）。 D2 有没有可能出现在结果集中？更重要的是，如果是，D1 gua运行是否会被包括在内？
对于默认一致性，这不能保证有效，因为具有较低 _ts 的文档可能会稍后出现。但是，如果您可以保证您的更新请求间隔足够远（比如 60 秒），那么风险就会非常低。
我认为 David 的极端情况并不令人担忧，只要您将每个具有更高 _ts 的文档都视为新文档即可。
您可能还想考虑使用类似于 Richard Snodgrass 的时态模型的仅附加方法。这使得幂等性语义更容易。
注意：我问了一个与此
我想构建一个自动化作业，通过按计划查询 DocumentDb 来对 DocumentDb 文档执行脱机处理，查找自上次执行检查以来发生更改的文档。
鉴于 DocumentDb 中可用的元数据，执行此操作的方法如下所示：
- 第一次处理 运行s，检索所有文档。
- 将结果集中的最大 _ts 值存储为 highWatermark，同时将具有该特定值的文档的 ID 和 eTag 存储为它们的 _ts 值。
- 对于每个后续查询，包含一个 "WHERE _ts >= highWatermark" 子句。过滤掉之前记录的eTags没有变化的文档。结果是自上次查询以来所有更改的集合 运行.
我的问题是这个 gua运行teed 可以工作吗？ gua运行teed这样不会遗漏任何文件吗？据我所知，它归结为 DocumentDb 实现中围绕 _ts 的 t运行sactional 语义，没有详细记录到这个级别。我想知道是否 gua运行teed 没有文档可以使用比 最大 _ts 低 的 _ts 值更新值 return 在查询期间编辑 return 是集合中最近更改的文档。
编辑，大卫的评论提示：
更准确地说，有几个特定的场景：
- 如果将两个文档 D0 和 D1 的更新应用于 T0 和 T1 的数据库（其中 T1 > T0，这样任意查询可能 return D0 而不是 D1），是否可能D0._ts > D1._ts？使用严格大于是有意的，因为我建议的实现处理接收相同 _ts 的多个更新，但只有其中一些被查询检索。
- 假设我在时间 T0 执行我的实现的查询，并且查询需要很长时间才能 运行，and/or 需要几次 ExecuteNextAsync() 调用才能从服务器提取多个批次。在此期间，更新了 2 个不同的文档（D1 和 D2），获得了 T1 和 T2 的 _ts 值（其中 T1 < T2）。 D2 有没有可能出现在结果集中？更重要的是，如果是，D1 gua运行是否会被包括在内？
对于默认一致性，这不能保证有效，因为具有较低 _ts 的文档可能会稍后出现。但是，如果您可以保证您的更新请求间隔足够远（比如 60 秒），那么风险就会非常低。
我认为 David 的极端情况并不令人担忧，只要您将每个具有更高 _ts 的文档都视为新文档即可。
您可能还想考虑使用类似于 Richard Snodgrass 的时态模型的仅附加方法。这使得幂等性语义更容易。