使用 Python 操作 Azure Table Service

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hungys

2014-10-21 00:25:37

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網誌好讀版：http://hungys.logdown.com/posts/238292-azure-table-service-using-python

前言

在前一篇文章中，我們與讀者介紹了 Blob Service API 的操作，它是歸類在 Azure Storage 服務中的其中一個功能。本文將要介紹的是 Azure Storage 中所提供的 Table Service 資料表服務，並示範如何使用 SDK 來操作這個服務。

什麼是 Table Service?

Azure Table Service 是一個被設計來儲存大量結構化資料，是一種 NoSQL 的實作，所以本身並不具備關聯式資料庫的功能。這種 NoSQL 服務通常被用來儲存大量甚至上看 TB 級的資料，而且不需要做複雜的查詢。在 Table Service 中，主要包含了三個元件，依據層級區分分別為 Account、Table 及 Entity：

儲存體帳戶 (Account): 一個儲存體帳戶代表一個儲存體，在使用相關 API 時均需要提供該帳戶的名稱以及 Key。
資料表 (Table): 資料表示一組實體，而且它與一般 SQL 資料庫不同的地方在於並沒有 schema 的設計，所以每個實體可以擁有不同的屬性，僅受到儲存體容量的限制。
實體 (Entity): 實體是一組屬性，也是一個資料列，它並不受到像傳統 SQL 的 schema 結構限制，但每個實體有 252 個屬性、大小 1MB 的上限，而為了加快查詢速度，本身具備了三個系統屬性：資料分割索引鍵 (PartitionKey)、資料列索引鍵 (RowKey) 以及時間戳記 (Timestamp)。

若與本系列文章曾經介紹過的 MongoDB 相比的話，Table 正好可以對應到 MongoDB 中的**「Collection」，而 Entity 則是對應到「Document」**，兩者都屬於 NoSQL 的儲存型態。

Table Service API

Table Service API 包含在 Azure SDK for Python 當中，相關的原始碼存放在 azure-sdk-for-python / azure / storage 底下。與先前介紹過的 Blob Service API 相同，在 storageclient.py 中的 StorageClient 類別實作了基本的 REST 操作方法，而開發者則可以直接透過 tableservice.py 中繼承 StorageClient 的 TableService 類別來產生一個物件操作儲存體服務。

建立 BlobService 實體

在 Python SDK 中關於 Blob Service 的操作皆是透過 BlobService 這個類別，在建立服務實體之前您需要準備好儲存體帳戶的名稱以及 Access Key，這些資訊可以從 Management Portal 取得，接下來便可以傳入必要的參數來建立一個 BlobService 實體：

from azure.storage import *
table_service = TableService(account_name='myaccount', account_key='mykey')

完成之後您就可以使用 table_service 這個物件來進行相關操作。

建立 Table

若要建立一個資料表，可以呼叫 TableService 底下的 create_table() 方法：

table_service.create_table('products')

根據原始碼的定義，若沒有傳入 fail_on_exist 這個參數的話，預設為 False，若設為 True 則當資料表已經存在時會引發例外。

新增 Entity

若要新增實體，您可以呼叫 insert_entity() 方法，而且有兩種使用方式，共同點在於每個實體都需要指定 PartitionKey 及 RowKey 的值。第一種呼叫方法是傳入一個 Dictionary 物件：

vm = {'PartitionKey':'product', 'RowKey':'1', 'name' :'Virtual Machines', 'rating' : 8}
table_service.insert_entity('products', vm)

您也可以選擇傳入一個 Entity 物件：

vm = Entity()
vm.PartitionKey = 'product'
vm.RowKey = '1'
vm.name = 'Virtual Machines'
vm.rating = 8
table_service.insert_entity('products', vm)

批次新增 Entity

若您有一次提交大量 Entity 的需求，可以在一連串 API 呼叫前後分別加上 begin_batch() 及 commit_batch()：

table_service.begin_batch()
table_service.insert_entity('products', product1)
...
table_service.insert_entity('products', product10)
table_service.commit_batch()

在 SDK 中的原始碼可以發現，當呼叫了 begin_batch() 時，會建立一個名為 _batchclient 的 BatchClient 物件，而在提交 API 請求時 (如 insert_entity)，在 _perform_request() 方法中首先會檢查目前 _batchclient 是否為 None，若非則代表目前是批次處理狀態，則將此請求加入 batch 的隊列中，直到 commit_batch() 被呼叫了，才一次性的處理這些請求，並將 _batchclient 再次設為 None。

更新 Entity

若要更新實體的內容，您可以呼叫 update_entity() 方法：

vm = {'name' :'Virtual Machines', 'rating' : 9}
table_service.update_entity('products', 'product', '1', vm)

其中，第一個參數為 Table name、第二個為 Partition key、第三個為 Row key，最後一個則是 Entity 物件或 Dictionary 物件。另外，這個方法在 Entity 不存在時會拋出例外，若要達到更新時發現不存在則新增，可以改用table_service.insert_or_replace_entity(table_name, partition_key, row_key, entity) 方法。

查詢 Entity

若要使用 PartitionKey 及 RowKey 來查詢某個實體，可以呼叫 get_entity() 方法：

product = table_service.get_entity('products', 'product', '1')

此外，若要使用較為進階的方法來查詢實體，則可以使用 query_entities() 方法，該方法的定義如下：

def query_entities(self, table_name, filter=None, select=None, top=None, next_partition_key=None, next_row_key=None):

其中，filter 是過濾的條件，可以傳入一個條件字串，您可以在 MSDN 文件中查詢到所支援的運算子。而 select 則是指定要取出的欄位、top 則是限定查詢的上限筆數（也就是回傳前 n 筆的意思）。如以下範例，會查詢出所有 rating 大於等於 8 的實體，回傳的是一個清單：

results = table_service.query_entities('products', 'rating ge 8')
for product in results:
    print(product.name)
    print(product.rating)

刪除 Entity 或 Table

若要刪除特定的實體，可以呼叫 delete_entity() 方法：

table_service.delete_entity('products', 'product', '1')

而 delete_table() 方法則可以刪除指定的資料表：

table_service.delete_table('products')

後記

本文針對如何使用 Azure SDK for Python 來操作 Table Service 做了大致的介紹，若您有瞭解更細部的 API 呼叫相關說明，例如 optional 的參數設定，建議您直接前往 GitHub 上 azure-sdk-for-python / azure / storage 的部分參閱tableservice.py 中對於各個 API 方法的定義。