26、深入探索 ADO.NET Data Services 与 Azure 表服务操作

深入探索 ADO.NET Data Services 与 Azure 表服务操作

在数据处理和存储的领域中，ADO.NET Data Services 和 Azure 的表服务为开发者提供了强大的工具。本文将深入探讨 ADO.NET Data Services 的相关问题，以及 Azure 表服务的各种操作，包括表的创建、实体的管理、数据查询和分区策略。

ADO.NET Data Services 的问题与解决方案

在使用 ADO.NET Data Services 时，存在一个需要注意的问题：在删除对象之前，必须先将其加载到上下文中。一种解决方法是在客户端使用 AttachTo 方法创建一个实体（该实体的主键应与要删除的实体相同），然后调用 DeleteObject 和 SaveChanges 。

// 示例代码，假设存在相应的上下文和实体类型
var ctx = new YourDataContext();
var entityToDelete = new YourEntity { PrimaryKey = someValue };
ctx.AttachTo("YourEntitySet", entityToDelete);
ctx.DeleteObject(entityToDelete);
ctx.SaveChanges();

LINQ 支持

ADO.NET Data Services 的一大亮点是支持 LINQ 查询。LINQ-to-REST 提供程序将 LINQ 查询转换为 URI 请求。不过，这只是 LINQ 完整功能的一个子集，像 GroupBy 和 Count 等聚合操作是不被允许的，因为这些操作没有对应的 URI 表示。

// 示例 10 - 10：LINQ 支持
var ctx = new CylonDataModel(new Uri("http://localhost:1096/CylonService.svc"));
var query = from c in ctx.Cylons where c.ID == 4 select c;

Azure 表服务的操作

Azure 的表服务允许将数据存储在一个或多个表中，每个表是一个逻辑上独立的域，目前创建表的数量没有限制。

创建表

创建表时，每个 Azure 表操作都有一个 RESTful 请求和响应，并且在存储客户端中有相应的包装器。所有 REST 流量都使用 Atom 发布协议进行编码。

POST /Tables HTTP/1.1
User-Agent: Microsoft ADO.NET Data Services
x-ms-date: Mon, 20 Apr 2009 17:30:08 GMT
Authorization: SharedKeyLite sriramk:mQrl9rffHDUKKPEEfUyZdLvKWTT0a8o3jvaeoS8QMIU=
Accept: application/atom+xml,application/xml
Accept-Charset: UTF-8
DataServiceVersion: 1.0;NetFx
MaxDataServiceVersion: 1.0;NetFx
Content-Type: application/atom+xml
Host: sriramk.table.core.windows.net
Content-Length: 494
<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<entry xmlns:d=http://schemas.microsoft.com/ado/2007/08/dataservices
 xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/ado/2007/08/dataservices/metadata"
xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <title />
  <updated>2009-04-20T17:30:08.533Z</updated>
  <author>
    <name />
  </author>
  <id />
  <content type="application/xml">
    <m:properties>
      <d:TableName>ContactTable</d:TableName>
    </m:properties>
  </content>
</entry>

如果操作成功，服务器将返回类似以下的响应：

HTTP/1.1 201 Created
Cache-Control: no-cache
Content-Type: application/atom+xml;charset=utf-8
Location: http://sriramk.table.core.windows.net/Tables('ContactTable')
Server: Table Service Version 1.0 Microsoft-HTTPAPI/2.0
x-ms-request-id: cd54647a-140a-4085-b269-cceb86551005
Date: Mon, 20 Apr 2009 17:29:00 GMT
Content-Length: 797
<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<entry xml:base=http://sriramk.table.core.windows.net/
 xmlns:d="http://schemas.microsoft.com/ado/2007/08/dataservices"
xmlns:m=http://schemas.microsoft.com/ado/2007/08/dataservices/metadata
 xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <id>http://sriramk.table.core.windows.net/Tables('ContactTable')</id>
  <title type="text"></title>
  <updated>2009-04-20T17:29:01Z</updated>
  <author>
    <name />
  </author>
  <link rel="edit" title="Tables" href="Tables('ContactTable')" />
  <category term="sriramk.Tables"
scheme="http://schemas.microsoft.com/ado/2007/08/dataservices/scheme" />
  <content type="application/xml">
    <m:properties>
      <d:TableName>ContactTable</d:TableName>
    </m:properties>
  </content>
</entry>

这里使用 SharedKeyLite 认证方案，而不是与 blob 和队列相同的认证方案，这是由于 ADO.NET Data Services 的实现方式决定的。在 blob 和队列中，签名是最后一步，并且可以访问所有头部信息；而 ADO.NET Data Services 没有提供一个“钩子”来让相同的签名操作访问所有头部信息，因此为表服务设计了这种标准认证方案的变体。

对于开发者来说，如果是 .NET 开发者，建议使用官方的存储客户端库；如果不是 .NET 开发者，由于需要进行大量的 Atom 解析，目前与 Azure 表服务交互的开源库相对较少。

创建实体

创建实体的过程与创建表类似，可以通过向表的 URL 发送 POST 请求来创建实体。实体的属性使用 Atom 进行编码，并且可以使用 Entity Framework 属性对特定类型（如日期/时间）进行注释。

POST /ContactTable HTTP/1.1
x-ms-date: Tue, 21 Apr 2009 06:39:17 GMT
Authorization: SharedKeyLite sriramk:hdSwtwXUeuDrY2LTvsySw8oD0hcCwKpbqeLL4IbaBJs=
Accept: application/atom+xml,application/xml
Accept-Charset: UTF-8
Content-Type: application/atom+xml
Host: sriramk.table.core.windows.net
Content-Length: 719
<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<entry xmlns:d=http://schemas.microsoft.com/ado/2007/08/dataservices
 xmlns:m=http://schemas.microsoft.com/ado/2007/08/dataservices/metadata
 xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <title />
  <updated>2009-04-21T06:39:17.3098Z</updated>
  <author>
    <name />
  </author>
  <id />
  <content type="application/xml">
    <m:properties>
      <d:Address>One Infinite Loop</d:Address>
      <d:Name>Steve Jobs</d:Name>
      <d:PartitionKey>a844fa27-7ae2-4894-9cc6-dd0dbdcd5ec4</d:PartitionKey>
      <d:RowKey m:null="false" />
      <d:Timestamp m:type="Edm.DateTime">0001-01-01T00:00:00</d:Timestamp>
    </m:properties>
  </content>
</entry>

如果实体创建成功，服务器将返回 HTTP 201 消息、ETag 和实体的副本。

在 .NET 代码中，通常按照以下步骤添加实体：
1. 编写数据模型类。
2. 创建 DataServiceContext 派生类型的实例，并添加本地更改。
3. 调用 SaveChanges 将更改上传到云端。

// 示例 10 - 14：添加实体
var account = CloudStorageAccount.Parse(ConfigurationSettings.AppSettings["DataConnectionString"]);
var svc = new TestDataServiceContext(account.TableEndpoint.ToString(), account.Credentials);
var contact = new Contact()
{
    Name = "Steve Jobs",
    Address = "One Infinite Loop"
};
svc.AddObject("ContactTable", contact);
svc.SaveChanges();

DataServiceContext 可以看作是一个同步引擎，它在客户端累积更改，并在调用 SaveChanges 时一次性将更改发送到服务器。无论是添加、更新还是删除实体，都是如此。

查询数据

查询是从 Azure 表服务中检索数据的主要方式。可以使用实体的属性（包括用户定义的属性以及 PartitionKey 和 RowKey 这两个“系统”属性）来查询表中的任何实体或实体集。查询结果最多返回 1000 个实体，并且有内置的分页机制来检索更多实体。

所有查询都会被格式化为 $filter 参数，并作为 HTTP GET 请求的一部分发送到 Azure 表服务。服务将返回一个 Atom 格式的实体提要，其格式与实体上传时相同。

// 示例 10 - 15：示例请求和响应
Request
GET /ContactTable()?$filter=Name%20eq%20'Steve%20Jobs' HTTP/1.1
Response
<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<feed xml:base="http://sriramk.table.core.windows.net/"
xmlns:d="http://schemas.microsoft.com/ado/2007/08/dataservices"
xmlns:m=http://schemas.microsoft.com/ado/2007/08/dataservices/metadata
 xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <title type="text">ContactTable</title>
  <id>http://sriramk.table.core.windows.net/ContactTable</id>
  <updated>2009-04-21T08:29:12Z</updated>
  <link rel="self" title="ContactTable" href="ContactTable" />
  <entry m:etag="W/&quot;datetime'2009-04-21T06%3A38%3A28.242Z'&quot;">
    <id>http://sriramk.table.core.windows.net/ContactTable(
       PartitionKey='a844fa27-7ae2-4894-9cc6-dd0dbdcd5ec4',RowKey='')</id>
    <title type="text"></title>
    <updated>2009-04-21T08:29:12Z</updated>
    <author>
      <name />
    </author>
    <link rel="edit" title="ContactTable"
href="ContactTable(PartitionKey='a844fa27-7ae2-4894-9cc6-dd0dbdcd5ec4',
       RowKey='')" />
    <category term="sriramk.ContactTable"
scheme="http://schemas.microsoft.com/ado/2007/08/dataservices/scheme" />
    <content type="application/xml">
      <m:properties>
        <d:PartitionKey>a844fa27-7ae2-4894-9cc6-dd0dbdcd5ec4</d:PartitionKey>
        <d:RowKey></d:RowKey>
        <d:Timestamp m:type="Edm.DateTime">2009-04-21T06:38:28.242Z</d:Timestamp>
        <d:Address>One Infinite Loop</d:Address>
        <d:Name>Steve Jobs</d:Name>
      </m:properties>
    </content>
  </entry>
</feed>

从服务返回的详细 XML 中可以看到，除了与查询匹配的实体的 Atom 表示（在本例中只有一个），还会返回一个 ETag。这个 ETag 对于实体的每个版本都是唯一的，用于确保客户端只更新其拥有最新副本的实体。

使用 LINQ 编写查询时，可以组合任意逻辑操作，底层机制会确保生成正确的 $filter 查询。

// 示例 10 - 16：LINQ 查询
var account = CloudStorageAccount.Parse(ConfigurationSettings.AppSettings["DataConnectionString"]);
var svc = new TestDataServiceContext(account.TableEndpoint.ToString(), account.Credentials);
var query = from contact in svc.CreateQuery<Contact>("ContactTable")
            where contact.Name == "Steve Jobs"
            select contact;
foreach(Contact c in query)
{
    Console.WriteLine(c.Name);
}

可以构造任意复杂的查询，但需要注意的是，Azure 表服务只支持 LINQ 和 ADO.NET Data Services 功能的一个子集。如果在查询执行时抛出异常，需要检查查询中是否包含不支持的子句。

以下是支持的查询操作和比较运算符：

LINQ 运算符	详情
From	支持
Where	支持
Take	支持，但值必须小于或等于 1000

比较运算符	支持的属性类型
Equal	所有
GreaterThan	所有
GreaterThanOrEqual	所有
LessThan	所有
LessThanOrEqual	所有
NotEqual	所有
And	Bool
AndAlso	Bool
Not	Bool
Or	Bool

通常，在查询中不能调用对象的任何方法，例如在查询中调用 ToLower 方法会失败。尽管这些基本操作看起来有限，但可以通过组合它们来实现一些有趣的功能。

使用分区

在 Azure 表服务中， PartitionKey 和 RowKey 是两个重要的属性。理解分区对于优化查询性能至关重要。Azure 表为开发者提供了可扩展的存储，数据自然地分布在多个机器上，因此需要考虑如何在这些节点之间进行数据分区。

分区有几个关键影响：选择正确的分区策略非常重要，否则可能会导致某个节点上数据过多，或者相关数据分散在不同节点上。具有相同分区键的实体将共享同一个分区，并保证存储在一起。分区是数据分布的单位，主要用于实现可扩展性。

需要注意的是，每个分区不一定位于单独的节点上，系统会根据大小、流量等因素自动平衡分区。例如，多个分区可能最初在同一个节点上，但当某个分区变大时会被移动到其他节点。

在查询性能方面，分区（更准确地说，在查询中指定正确的分区键）是影响性能的最大因素。在任何存储系统中，快速查询的基本原则是使存储系统进行最少的遍历。在数据库中，通常使用索引来实现这一点；在 Azure 表服务中，也需要对数据和查询进行分区，以使存储系统的遍历量最小化。

以下是一个简单的超级英雄表示例：

PartitionKey（漫画宇宙）	RowKey（角色名称）	超级能力	首次出现
Marvel	Cyclops	热射线	The X - Men (#1)
Marvel	Wolverine	自愈 + 金刚狼骨骼	The Incredible Hulk (#180)
DC	Superman	飞行、超强力量等	Action Comics (#1)
DC	Batman	无	Detective Comics (#2)
DC	Lex Luthor	无	Action Comics (#24)
DC	Flash	超高速	Flash Comics (#1)

通过几个示例查询可以看出分区对性能的影响：
- partition = "DC" and RowKey="Flash" ：这是最快的查询类型，因为同时指定了分区键和行键，系统知道要查询哪个分区，并在该分区中查找指定的行。
- PartitionKey="DC" and SuperPower=None ：该查询指定了分区键，但过滤的是非行键属性，速度较快，但不如指定行键时快。
- SuperPower=None ：这是最慢的查询类型，因为系统必须查询表的每个分区，并遍历每个分区中的每个实体。

Azure 表服务不支持“二级索引”（行键被视为主键索引），但可以通过创建另一个表来映射这些属性和包含它们的行，从而模拟二级索引的行为。不过，这种方法有一些缺点，例如会增加系统中的数据存储量，并且在写入/更新代码中会增加 I/O 操作，可能影响性能。

在进行分区时，需要考虑以下两点：
- 确保引用的局部性：在查询中只查询单个分区会更快。如果查询需要处理不同类型的数据，确保数据具有相同的分区键可以使查询只从一个分区返回结果。
- 避免热点分区：虽然存储系统会重新分配和负载均衡流量，但对分区的查询和更新是从同一个分区提供服务的。对于读访问率非常高的应用程序，将热点数据分散到不同分区可以避免对单个节点造成过大压力。可以通过压力测试来确定应用程序是否需要这样做。

可以创建任意数量的分区，分区越多，在高负载情况下 Azure 表服务可以更好地分散数据。但需要注意的是，跨多个分区的聚合查询性能会下降。

综上所述，在使用 ADO.NET Data Services 和 Azure 表服务时，需要充分了解其特性和限制，合理运用 LINQ 查询、分区策略等，以实现高效的数据处理和存储。

深入探索 ADO.NET Data Services 与 Azure 表服务操作（续）

分区策略的进一步分析

在前面我们已经了解了分区对查询性能的重要影响，接下来我们通过 mermaid 流程图进一步分析不同查询场景下的性能差异。

graph TD;
    A[开始查询] --> B{是否指定分区键};
    B -- 是 --> C{是否指定行键};
    C -- 是 --> D[快速查询单个分区指定行];
    C -- 否 --> E[查询单个分区非行键属性];
    B -- 否 --> F[查询所有分区];
    D --> G[结束查询];
    E --> G;
    F --> G;

从这个流程图可以清晰地看到，指定分区键和行键的查询是最快的，而不指定分区键的查询是最慢的。

为了更好地说明分区策略的实际应用，我们再看一个更复杂的示例。假设我们有一个电商系统，其中有一个商品表，包含以下字段：

PartitionKey（商品类别）	RowKey（商品编号）	价格	库存数量	品牌
电子产品	P001	5000	10	品牌 A
电子产品	P002	3000	20	品牌 B
服装	C001	200	50	品牌 C
服装	C002	350	30	品牌 D

如果我们要查询价格大于 3000 的电子产品，查询语句可以写成：

var account = CloudStorageAccount.Parse(ConfigurationSettings.AppSettings["DataConnectionString"]);
var svc = new TestDataServiceContext(account.TableEndpoint.ToString(), account.Credentials);
var query = from product in svc.CreateQuery<Product>("ProductTable")
            where product.PartitionKey == "电子产品" && product.Price > 3000
            select product;
foreach(Product p in query)
{
    Console.WriteLine(p.RowKey);
}

在这个查询中，我们指定了分区键为“电子产品”，这样可以快速定位到相应的分区，然后在该分区内筛选价格大于 3000 的商品，提高了查询效率。

数据更新与删除操作

除了查询和创建操作，数据的更新和删除也是常见的操作。在 Azure 表服务中，更新和删除操作也与分区和实体的状态密切相关。

更新数据

更新数据时，首先需要查询到要更新的实体，然后修改其属性，最后调用 SaveChanges 方法将更改保存到云端。以下是一个更新商品价格的示例：

var account = CloudStorageAccount.Parse(ConfigurationSettings.AppSettings["DataConnectionString"]);
var svc = new TestDataServiceContext(account.TableEndpoint.ToString(), account.Credentials);
var query = from product in svc.CreateQuery<Product>("ProductTable")
            where product.PartitionKey == "电子产品" && product.RowKey == "P001"
            select product;
var productToUpdate = query.FirstOrDefault();
if (productToUpdate != null)
{
    productToUpdate.Price = 5500;
    svc.UpdateObject(productToUpdate);
    svc.SaveChanges();
}

在这个示例中，我们先查询到分区键为“电子产品”且行键为“P001”的商品，然后将其价格更新为 5500，最后调用 UpdateObject 和 SaveChanges 方法提交更改。

删除数据

删除数据时，需要先将实体加载到上下文中，然后调用 DeleteObject 方法，最后保存更改。以下是一个删除商品的示例：

var account = CloudStorageAccount.Parse(ConfigurationSettings.AppSettings["DataConnectionString"]);
var svc = new TestDataServiceContext(account.TableEndpoint.ToString(), account.Credentials);
var query = from product in svc.CreateQuery<Product>("ProductTable")
            where product.PartitionKey == "电子产品" && product.RowKey == "P001"
            select product;
var productToDelete = query.FirstOrDefault();
if (productToDelete != null)
{
    svc.DeleteObject(productToDelete);
    svc.SaveChanges();
}

在这个示例中，我们先查询到要删除的商品，然后调用 DeleteObject 和 SaveChanges 方法将其从表中删除。

性能优化建议总结

为了帮助开发者更好地使用 Azure 表服务，我们总结了以下性能优化建议：
1. 查询方面
- 尽量在查询中指定分区键，以减少系统的遍历范围。
- 合理组合支持的 LINQ 运算符和比较运算符，避免使用不支持的操作。
- 当需要查询大量数据时，利用内置的分页机制。
2. 分区方面
- 选择合适的分区键，确保数据均匀分布，避免热点分区。
- 考虑数据的访问模式，确保引用的局部性，提高查询效率。
- 对于频繁查询的非行键属性，可以考虑创建额外的表来模拟二级索引。
3. 更新和删除方面
- 尽量批量更新和删除数据，减少与服务器的交互次数。
- 在更新和删除操作前，先查询到准确的实体，避免不必要的操作。

总之，通过合理运用分区策略、优化查询语句和遵循性能优化建议，开发者可以充分发挥 Azure 表服务的优势，实现高效、可扩展的数据存储和管理。