CosmosDB图数据库：添加边的成本为何与图规模相关？

我最近开发了一个测试应用，专门用来验证向CosmosDB图集合执行顶点、边操作时的RU（请求单位）消耗情况，下面是具体的测试输出和对应的场景说明：

• 清空全量图数据
  执行Gremlin命令：

  g.V().drop()
  

  实际消耗RU：34.88

  这个操作会删除图中所有顶点及关联的边，属于批量清理操作，所以RU消耗相对较高

• 尝试在不存在的顶点间创建边
  执行Gremlin命令：

  g.V('1').addE('knows').to(g.V('1'))
  

  实际消耗RU：1.97

  由于ID为'1'的顶点不存在，操作没有实际创建出边，仅产生了查询验证顶点是否存在的少量RU开销

• 创建第一个person类型顶点
  执行Gremlin命令：

  g.addV('person').property('id', '1').property('tenantId', '1')
  

  实际消耗RU：5.71

• 在已存在的顶点上创建自关联边
  执行Gremlin命令：

  g.V('1').addE('knows').to(g.V('1'))
  

  实际消耗RU：11.4

  此时ID为'1'的顶点已存在，操作成功创建了第一条边，RU包含了顶点查询和边写入的综合开销

• 注：最后一条测试命令g.addV('person').pr...内容不完整，暂时无法提供对应的RU消耗数据

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cristian Diaconescu