Beispieldatensätze in Cosmos DB in Microsoft Fabric

Der Cosmos DB-Datenbankworkload von Microsoft Fabric bietet integrierte Beispieldatensätze, mit denen Sie NoSQL-Datenbankmuster untersuchen, erlernen und experimentieren können. Dieser Datensatz stellt ein E-Commerce-Szenario mit Produkten und Kundenrezensionen dar und veranschaulicht, wie verschiedene Entitätstypen im selben Container koexistieren.

Es stehen zwei Beispieldatensätze zur Verfügung:

• Standardbeispieldaten: Zentrale E-Commerce-Daten mit Produkten und Rezensionen
• Vektorbeispieldaten: Erweiterte Version, die 1536-dimensionale Vektoreinbettungen enthält, die mit dem Text-Embedding-ada-002-Modell von OpenAI für semantische Suchszenarien generiert wurden.

Übersicht über Datensätze

Beide Beispieldatensätze enthalten dieselben E-Commerce-Daten mit zwei Dokumenttypen.

• Produktdokumente (docType: "product") – Einzelne Produkte mit Name, Beschreibung, Bestand, aktueller Preis und ein eingebettetes Array der Preishistorie für dieses Produkt.
• Dokumente überprüfen (docType: "review") – Kundenrezensionen und Bewertungen, die mit Produkten verknüpft sind, über productId

Der Vektorbeispieldatensatz basiert auf dem Standardmäßigen Beispieldatensatz. Produktdokumente im Vektordatensatz enthalten eine zusätzliche vectors Eigenschaft, die 1536-dimensionale Einbettungen für semantische Suchfunktionen enthält.

Dokumentschemas

Produktdokumentschema

Produktdokumente enthalten detaillierte Informationen zu einzelnen Artikeln im E-Commerce-Katalog:

Dokumentschema überprüfen

Überprüfungsdokumente enthalten Kundenfeedback und Bewertungen für Produkte:

Beispieldokumente

Die folgenden Beispiele zeigen die Struktur von Dokumenten in beiden Beispieldatensätzen.

Beispiel für ein Standardproduktdokument

{
  "id": "ae449848-3f15-4147-8eee-fe76cfcc6bb4",
  "docType": "product",
  "productId": "ae449848-3f15-4147-8eee-fe76cfcc6bb4",
  "name": "EchoSphere Pro ANC-X900 Premium Headphones",
  "description": "EchoSphere Pro ANC-X900 Premium Headphones deliver immersive sound with advanced 40mm drivers and Adaptive Hybrid Active Noise Cancellation. Bluetooth 5.3 ensures seamless connectivity.",
  "categoryName": "Accessories, Premium Headphones",
  "inventory": 772,
  "firstAvailable": "2024-01-01T00:00:00",
  "currentPrice": 454.87,
  "priceHistory": [
    {
      "date": "2024-01-01T00:00:00",
      "price": 349.0
    },
    {
      "date": "2024-08-01T00:00:00",
      "price": 363.0
    },
    {
      "date": "2025-04-01T00:00:00",
      "price": 408.14
    },
    {
      "date": "2025-08-01T00:00:00",
      "price": 454.87
    }
  ]
}

Beispiel für Vektorisiertes Produktdokument

{
    "id": "ae449848-3f15-4147-8eee-fe76cfcc6bb4",
    "docType": "product",
    "productId": "ae449848-3f15-4147-8eee-fe76cfcc6bb4",
    "name": "EchoSphere Pro ANC-X900 Premium Headphones",
    "description": "EchoSphere Pro ANC-X900 Premium Headphones deliver immersive sound with advanced 40mm drivers and Adaptive Hybrid Active Noise Cancellation. Bluetooth 5.3 ensures seamless connectivity.",
    "categoryName": "Accessories, Premium Headphones",
    "inventory": 772,
    "firstAvailable": "2024-01-01T00:00:00",
    "currentPrice": 454.87,
    "priceHistory": [
      {
        "date": "2024-01-01T00:00:00",
        "price": 349.0
      },
      {
        "date": "2025-08-01T00:00:00",
        "price": 454.87
      }
    ],
    "vectors": [
      -0.02783808670938015,
      0.011827611364424229,
      -0.04711977392435074,
      // ... (1536 dimensions total)
      0.04251981899142265
    ]
}

Beispiel für ein Überprüfen des Dokuments

Überprüfungsdokumente sind in beiden Beispieldatensätzen identisch:

{
  "id": "fa799013-1746-4a7f-bd0f-2a95b2b76481",
  "docType": "review",
  "productId": "e847e069-d0f9-4fec-b42a-d37cd5b2f536",
  "categoryName": "Accessories, Premium Headphones",
  "customerName": "Emily Rodriguez",
  "reviewDate": "2025-03-02T00:00:00",
  "stars": 5,
  "reviewText": "Excellent sound quality! Premium build! This EchoSphere Pro ANC-X900 exceeded hopes."
}

So verwenden Sie die Beispieldaten

Beide Beispieldatensätze helfen Ihnen beim Abfragen, Filtern und Aggregieren von Daten in Cosmos DB. Die gemischten Dokumenttypen bieten realistische Szenarien für verschiedene Anwendungsfälle.

Standardbeispieldatenszenarien

• Verknüpfen verwandter Daten: Verknüpfen von Rezensionen mit Produkten mithilfe von productId
• Kategorieanalyse: Abfragen von Produkten und Rezensionen nach categoryName
• Überprüfungsanalyse: Überprüfen von Kundenfeedbackmustern und Bewertungen

Allgemeine Abfragemuster

Abrufen aller Produkte in einer Kategorie:

SELECT *
FROM c
WHERE 
  c.docType = "product" AND 
  c.categoryName = "Computers, Laptops"

Erhalten Sie Rezensionen für ein bestimmtes Produkt:

SELECT *
FROM c
WHERE 
  c.docType = "review" AND 
  c.productId = "77be013f-4036-4311-9b5a-dab0c3d022be"

Vektorbeispieldatenszenarien

• Semantische Ähnlichkeitssuche: Suchen von Produkten mit ähnlichen Features mithilfe von Vektoreinbettungen
• Inhaltsbasierte Empfehlungen: Generieren von Produktvorschlägen basierend auf der Ähnlichkeit der Beschreibung
• Hybridabfragen: Kombinieren herkömmlicher Filter mit Vektorähnlichkeit für erweiterte Ergebnisse

JSON-Schemas

Die folgenden JSON-Schemas beschreiben die Struktur von Dokumenten in beiden Beispieldatensätzen. Verwenden Sie diese Schemas, um ähnliche Daten für Ihre eigenen Cosmos DB-Workloads zu validieren oder zu generieren.

Standardproduktdokumentschema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "id": { "type": "string" },
    "docType": { "type": "string" },
    "productId": { "type": "string" },
    "name": { "type": "string" },
    "description": { "type": "string" },
    "categoryName": { "type": "string" },
    "inventory": { "type": "number" },
    "firstAvailable": { "type": "string" },
    "currentPrice": { "type": "number" },
    "priceHistory": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "date": { "type": "string" },
          "price": { "type": "number" }
        },
        "required": ["date", "price"]
      }
    }
  },
  "required": [
    "id", "docType", "productId", "name", "description", "categoryName", "inventory", "firstAvailable", "currentPrice", "priceHistory"
  ]
}

Vektorfähiges Produktdokumentschema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "id": { "type": "string" },
    "docType": { "type": "string" },
    "productId": { "type": "string" },
    "name": { "type": "string" },
    "description": { "type": "string" },
    "categoryName": { "type": "string" },
    "inventory": { "type": "number" },
    "firstAvailable": { "type": "string" },
    "currentPrice": { "type": "number" },
    "priceHistory": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "date": { "type": "string" },
          "price": { "type": "number" }
        },
        "required": ["date", "price"]
      }
    },
    "vectors": {
      "type": "array",
      "items": { "type": "number" },
      "minItems": 1536,
      "maxItems": 1536
    }
  },
  "required": [
    "id", "docType", "productId", "name", "description", "categoryName", "inventory", "firstAvailable", "currentPrice", "priceHistory", "vectors"
  ]
}

Dokumentschema überprüfen

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "id": { "type": "string" },
    "docType": { "type": "string", "const": "review" },
    "productId": { "type": "string" },
    "categoryName": { "type": "string" },
    "customerName": { "type": "string" },
    "reviewDate": { "type": "string" },
    "stars": { "type": "number" },
    "reviewText": { "type": "string" }
  },
  "required": [
    "id", "docType", "productId", "categoryName", "customerName", 
    "reviewDate", "stars"
  ]
}

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