[C#] Azure - 自己寫了一個方便自己使用的 library for Azure Table Storage

Azure Storage Table 真的是 一個讓人又愛又恨的東西，他很便宜，所以我就自己寫了一個簡單的 library 來操控

用了一陣子想說就分享一下

基本上操作很簡單

1. 首先初始化 

//Init var role = new No2verse.AzureTable.Base.AzureTableRole("TEST1", new No2verse.AzureTable.AzureStorageSettings { //Azure Table Connection String. //DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=azureblobname;AccountKey=.... ConnectionString = AzureConnectionString });

2.建立 Table  ，請注意，如果後面 needToCheckExisted 帶入 true ，他會幫你檢查如果 table 不存在，他會自動建立，當然有判斷就會比較耗效能

//Create Table //needToCheckExisted for check table existed and create . var operatorMain = new No2verse.AzureTable.Collections.Operator(role, "tablesample1", true);

3. 新增修改資料，請注意你的物件必須要繼承 DTableEntity ，這樣就變得很簡單

//UpdateData var data1 = new User { PartitionKey = "PART1", RowKey = "DONMA", Birth = new DateTime(1983, 6, 21), Name = "DONMA HSU", CarInfo = new User.Car { BuyDate = DateTime.Now, Color = "RED", No = 123456, Name = "SWIFT" } }; operatorMain.Update(data1);

4. 刪除資料

//Delete Data operatorMain.Delete("PART1", "DONMA");

5.查詢單筆資料

//Get Data var queryMain = new No2verse.AzureTable.Collections.Query<User>(role, "tablesample1"); var data=queryMain.DataByPRKey("PART1", "DONMA"); Console.WriteLine(JsonConvert.SerializeObject(data));

6.使用 PartitionKey 取得所有資料

//GetAllData By PartitionKey var data2 = queryMain.DatasByPartitionKey("PART1"); Console.WriteLine(JsonConvert.SerializeObject(data2));

7.根據  PartitionKey 取得資料數量，這個如果資料量大會慢，我自己測試 50萬筆資料需要花費 72秒，10萬筆資料需要花費 16 秒

//Data Count but Slow //All Table Count var tableCount= queryMain.DataCount(); Console.WriteLine(tableCount);

source: https://github.com/donma/No2verse.AzureTable

基本上還有其他 function 這邊我提供一下我的 interface ，大概就可以知道能幹嘛

using No2verse.AzureTable.Collections; namespace No2verse.AzureTable.Base { /// <summary> /// /// </summary> public interface IAzureTableOperator { string TableName { get; } bool IsAutoGCOnDtor { get; set; } AzureTableRole Role { get; } bool Delete(string partitionKey, string rowKey); bool DeleteByPK(string partitionKey); bool DeleteByRK(string rowKey); string Insert(DTableEntity data); bool IsDataExist(string partitionKey, string rowKey); Operator Update(DTableEntity data); Operator UpdateWithEtag(DTableEntity data); bool DeleteWithEtag(string partitionKey, string rowKey, string eTag); } } using System.Collections.Generic; namespace No2verse.AzureTable.Base { /// <summary> /// /// </summary> /// <typeparam name="T"></typeparam> public interface IAzureTableQuery<T> { string TableName { get; } bool IsAutoGCOnDtor { get; set; } AzureTableRole Role { get; } IEnumerable<T> All(); string[] AllPartitionKeys(); string[] AllRowKeysByPartitionKey(string partitionKey); T[] AllDatas(); List<T> AllDatasList(); T DataByPRKey(string partitionKey, string rowKey); List<T> DatasByPartitionKey(string partitionKey); List<T> DatasByRowKey(string rowKey); int DataCount(); int DataCountByPartitionKey(string partitionKey); List<T> DataListByKeys(params PRPair[] prpairs); bool IsDataExist(string partitionKey, string rowKey); } }

至於第七點如何加速，我有一些其他想法之後我再來寫文章分享一下

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Before you read this, the article was in a superposition of human and AI. Upon observation, the wave function collapsed into a sleep-deprived developer.

如果這篇文章有幫助到您幫我分享一下，讓我有寫下去的動力...