Windows Azure Storage Table LINQ Operatori

Question

supporti Attualmente Tavolo di stoccaggio, da dove, prendere, e First.

Ci sono piani per sostenere uno qualsiasi degli altri 29 operatori?

Ci sono studi di architettura o di design in materia di storage che si dovrebbe seguire al fine di attuare le cose come COUNT, SUM, GROUP BY, etc?

Se dobbiamo codice per questi noi stessi, quanto di una differenza di prestazioni stiamo guardando a qualcosa di simile tramite SQL e SQL Server? Vedete che sia in qualche modo paragonabile o sarà lontano molto più lento se ho bisogno di fare un conteggio o somma o gruppo di oltre un set di dati gigantesca?

Mi piace la piattaforma Azure e l'idea di storage basato cloud. Mi piace Storage Table per la quantità di dati che può memorizzare e la sua natura lo schema-less. SQL Azure semplicemente non funzionerà a causa del costo elevato di spazio di archiviazione.

Answer 1

L'unica alternativa è quella di tirare giù tutto a livello locale e conte run () o Sum () sugli oggetti locali. Perché è necessario trasferire l'intero contenuto della tabella prima di fare il conteggio, questo sarà certamente essere molto più lento che fare qualcosa sul lato server come con SQL. Quanto più lento dipende dalle dimensioni dei dati.

Answer 2

Ryan,

Come Steve ha detto, aggregazioni vengono risolti "lato client", che potrebbe kportò male perfromance se il vostro set di dati sono troppo grandi.

Un'alternativa è quella di pensare al problema in modo diverso. Si potrebbe desiderare di pre-calcolare questi valori in modo che siano facilmente disponibili. Per esempio, se si dispone di dati master-detail (come gli elementi ordine di acquisto di linea + proverbiali), si potrebbe desiderare di conservare la "somma delle linee" nell'intestazione. Questo potrebbe sembrare "ridondante" (e lo è), ma de-normalizzazione è qualcosa che si dovrà prendere in considerazione.

Queste pre-calcoli può essere fatto "sincronizzazione" o "asincrono". In alcune situazioni si può permettere avere approssimazioni , in modo da ritardare il calcolo potrebbe essere vantaggioso dal punto di vista perfromance.