我正在设计一个哈希算法，它将为azure表生成分区键。我考虑了2个场景：
解释：想象一下，我有300个实体要插入（请记住，这是一个非关系型商店，所以我们可以说它，10个客户，50个销售，240个销售商品）......为了平衡它们，我将使用2个分区键：K1和K2 在＆＃34;行计数模式＆＃34; 插入1将具有K1，插入2将具有k2，插入3-＆gt; K1，插入4-＆gt; k2等等...非常直接，并且大多数人都在做什么...... 如果我使用＆＃34;数据大小＆＃34; ，可以说第一个50kb将获得K1,51-100kb K2,101-150 K1,151-200 K2，这可能导致：使用K1插入1,2和3，使用K2插入4，使用K1插入5，使用K2插入6,7,8,9,10,11,12,13和14 ...
我的问题是：搜索时，哪些＆＃34; tatics＆＃34;将实现最佳吞吐量？
Edti1：
我最担心的是分区和原始性能之间的不平衡。让我们进一步扩展并想象这是一个多租户应用程序。如果我选择Tenant Id作为分区密钥，我将不得不解决这样一个事实：当租户数据变大时，查询性能将比我选择Tenant Id + Month of the Sale之类的分区密钥更快地下降，因为在第二种情况我可以运行并行查询，例如＆＃34; tenant1January＆＃34;，＆＃34; tenant1February＆＃34;，＆＃34; Tenant1Marchar＆＃34; ...
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要回答你的具体问题，我将不同意。
在设计表存储查询时，分区键是最重要的考虑因素。如果我正确理解了您的PK方案，那么为了获得您正在快速保存的任何信息，您需要知道它保存了多少其他行，或者知道所有其他数据的大小。
我会后退一步，思考如何获取这些数据，然后考虑你想要使用的PK和RK。