إدارة بيانات Azure Blob والعثور عليها باستخدام علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم

مقالة
03/10/2023

مع زيادة حجم مجموعات البيانات، قد يكون من الصعب العثور على عنصر معين في بحر من البيانات. توفر علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم إمكانات إدارة البيانات واكتشافها باستخدام سمات علامة فهرس القيمة الرئيسية. بإمكانك تصنيف العناصر والعثور عليها داخل حاوية واحدة أو عبر جميع الحاويات في حساب التخزين الخاص بك. مع تغير متطلبات البيانات، يمكن تصنيف العناصر ديناميكيًّا عن طريق تحديث علامات الفهرس الخاصة بها. يمكن أن تظل العناصر في مكانها مع تنظيم الحاوية الحالي الخاص بها.

تتيح لك علامات فهرس الكائن الثنائي كبير الحجم ما يلي:

تصنيف النقاط ديناميكيًّا باستخدام علامات فهرس القيمة الرئيسية
العثور بسرعة على كائنات ثنائية كبيرة الحجم محددة ذات علامات عبر حساب تخزين كامل
تحديد السلوكيات الشرطية لواجهات برمجة تطبيقات الكائن الثنائي كبير الحجم استنادًا إلى تقييم علامات الفهرس
استخدام علامات الفهرس لعناصر التحكم المتقدمة في ميزات مثل إدارة دورة حياة كائن ثنائي كبير الحجم

ضع في اعتبارك سيناريو يكون حيث لديك ملايين الكائنات الثنائية كبيرة الحجم في حساب التخزين الخاص بك، والتي يتم الوصول إليها بواسطة العديد من التطبيقات المختلفة. عليك العثور على جميع البيانات ذات الصلة من مشروع واحد. لست متأكدًا مما هو موجود في النطاق حيث يمكن نشر البيانات عبر حاويات متعددة مع اصطلاحات تسمية مختلفة. ومع ذلك، تقوم تطبيقاتك بتحميل جميع البيانات باستخدام علامات استنادًا إلى مشروعها. بدلًا من البحث من خلال ملايين الكائنات الثنائية كبيرة الحجم ومقارنة الأسماء والخصائص، يمكنك استخدام Project = Contoso كمعايير للاكتشاف. سيقوم فهرس الكائن الثنائي كبير الحجم بتصفية جميع الحاويات عبر حساب التخزين بالكامل الخاص بك للعثور بسرعة على مجموعة من 50 كائنًا ثنائيًّا كبير الحجم فقط وإعادتها من Project = Contoso.

لبدء استخدام أمثلة حول كيفية استخدام فهرس كائن ثنائي كبير الحجم، راجع استخدام علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم لإدارة البيانات والعثور عليها.

علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم وإدارة البيانات

بادئات اسم الحاوية والكائن الثنائي كبير الحجم هي تصنيفات أحادية البعد. تسمح علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم بتصنيف متعدد الأبعاد لأنواع بيانات كائن ثنائي كبير الحجم (كتلة أو إلحاق أو صفحة). تتم فهرسة التصنيف متعدد الأبعاد بشكل أصلي بواسطة سماحة تخزين كائن ثنائي كبير الحجم Azure حتى تتمكن من العثور على بياناتك بسرعة.

ضع في اعتبارك النقاط الخمس التالية في حساب التخزين الخاص بك:

حاوية 1/عملية.csv
حاوية 2/حملة.docx
صور/صورةلافتة.png
أرشيفات/مكتملة/2019مراجعة.pdf
سجلات/2020/01/01/ملف السجل.txt

يتم فصل هذه الكائنات الثنائية كبيرة الحجم باستخدام بادئة اسم الحاوية/ المجلد الظاهري/ الكائن الثنائي كبير الحجم. يمكنك تعيين سمة Project = Contoso علامة فهرس على هذه الكائنات الثنائية كبيرة الحجم الخمس لتصنيفها معًا مع الحفاظ على مؤسسة البادئة الحالية. تؤدي إضافة علامات الفهرس إلى التخلص من الحاجة إلى نقل البيانات عن طريق تعريض القدرة على تصفية البيانات والعثور عليها باستخدام الفهرس.

تعيين علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم

علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم هي سمات قيمة رئيسية يمكن تطبيقها على كائنات جديدة أو موجودة داخل حساب التخزين الخاص بك. يمكنك تحديد علامات الفهرس أثناء عملية التحميل باستخدام عمليات «وضع الكائن الثنائي كبير الحجم» أو وضع قائمة الحظر أو نسخ عمليات الكائن الثنائي كبير الحجم والرأس الاختياري x-ms-tags. إذا كان لديك بالفعل كائنات ثنائية كبيرة الحجم في حساب التخزين الخاص بك، فاتصل بتعيين علامات تمييز كائن ثنائي كبير الحجم التي تمر عبر مستند XML منسق مع علامات تمييز الفهرس في نص الطلب.

هام

يمكن إجراء إعداد علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم بواسطة مالك بيانات مساحة تخزين كائن ثنائي كبير الحجم وأي شخص لديه توقيع وصول مشترك لديه إذن للوصول إلى علامات كائن ثنائي كبير الحجم (tإذن SAS).

بالإضافة إلى ذلك، يمكن لمستخدمي التحكم في الوصول استنادًا إلى الدور الذين لديهم الإذن Microsoft.Storage/storageAccounts/blobServices/containers/blobs/tags/write تنفيذ هذه العملية.

يمكنك تطبيق علامة واحدة على الكائن الثنائي كبير الحجم الخاص بك لوصف وقت الانتهاء من معالجة بياناتك.

«تاريخ المعالجة» = '2020-01-01'

يمكنك تطبيق علامات متعددة على الكائن الثنائي كبير الحجم الخاص بك لتكون أكثر وصفًا للبيانات.

«المشروع» = «Contoso» «مصنف» = «صحيح» «الحالة» = «غير معالجة» «الأولوية» = «01»

لتعديل سمات علامة الفهرس الموجودة، استرجع سمات علامة التمييز الموجودة، وقم بتعديل سمات العلامة واستبدالها بعملية تعيين علامات مجموعة كائن ثنائي كبير الحجم. لإزالة جميع علامات الفهرس من الكائن الثنائي كبير الحجم، استدعِ العملية Set Blob Tags بدون تحديد سمات العلامات. نظرًا لأن علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم هي مورد فرعي لمحتويات بيانات كائن ثنائي كبير الحجم، لا تعدل Set Blob Tags أي محتوى أساسي ولا تغير آخر مرة تم تعديلها أو eTag الخاصة بكائن ثنائي كبير الحجم. يمكنك إنشاء علامات فهرس أو تعديلها لجميع الكائنات الثنائية كبيرة الحجم الأساسية الحالية. يتم الاحتفاظ بعلامات الفهرس أيضًا للإصدارات السابقة ولكن لا يتم تمريرها إلى محرك فهرس كائن ثنائي كبير الحجم، لذلك لا يمكنك الاستعلام عن علامات الفهرس لاسترداد الإصدارات السابقة. لا يمكن تعديل العلامات على اللقطات أو الكائنات الثنائية كبيرة الحجم المحذوفة بشكل مبدئي.

تنطبق الحدود التالية على علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم:

يمكن أن يحتوي كل كائن ثنائي كبير الحجم على ما يصل إلى 10 علامات فهرس
يجب أن تتراوح مفاتيح العلامات بين حرف واحد و128 حرفا.
يجب أن تتراوح قيم العلامة بين صفر و256 حرفا.
مفاتيح العلامات والقيم حساسة لحالة الأحرف.
تدعم مفاتيح العلامات والقيم أنواع بيانات السلسلة فقط. يتم حفظ أي أرقام أو تواريخ أو أوقات أو أحرف خاصة كسلاسل.
إذا تم تمكين تعيين الإصدار، يتم تطبيق علامات الفهرس على إصدار معين من blob. إذا قمت بتعيين علامات الفهرس على الإصدار الحالي، وتم إنشاء إصدار جديد، فلن تقترن العلامة بالإصدار الجديد. سيتم ربط العلامة بالإصدار السابق فقط.
يجب أن تلتزم مفاتيح العلامات والقيم بقواعد التسمية التالية:
- الأحرف الأبجدية الرقمية:
  - aمن خلالz(أحرف صغيرة)
  - aمن خلالz(أحرف كبيرة)
  - 0 من خلال9 (أرقام)
- الأحرف الخاصة الصالحة: مسافة، زائد، ناقص، نقطة، نقطتان، يساوي، تسطير سفلي، شرطة مائلة للأمام ( +-.:=_/)

الحصول على علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم وإدراجها

يتم تخزين علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم كمورد فرعي إلى جانب بيانات كائن ثنائي كبير الحجم، ويمكن استردادها بشكل مستقل عن محتوى بياناته الأساسي. يمكن استرداد علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم لكائن ثنائي كبير الحجم واحدة باستخدام عملية «احصل علي علامات كائن ثنائي كبير الحجم». ستقوم عملية إدراج كائنات ثنائية كبيرة الحجم باستخدام المعلمة include:tags أيضًا بإرجاع جميع الكائنات الثنائية كبيرة الحجم داخل حاوية إلى جانب علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم الخاصة بها.

هام

يمكن إجراء الحصول على علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم وإدراجها بواسطة مالك بيانات مساحة تخزين كائن ثنائي كبير الحجم وبواسطة أي شخص لديه توقيع وصول مشترك لديه إذن للوصول إلى علامات كائن ثنائي كبير الحجم ( t إذن SAS).

بالإضافة إلى ذلك، يمكن لمستخدمي التحكم في الوصول استنادًا إلى الدور الذين لديهم الإذن Microsoft.Storage/storageAccounts/blobServices/containers/blobs/tags/read تنفيذ هذه العملية.

بالنسبة لأي كائنات ثنائية كبيرة الحجم تحتوي على علامة فهرس كائن ثنائي كبير الحجم واحدة على الأقل، x-ms-tag-count يتم إرجاعها في عمليات إدراج كائنات ثنائية كبير الحجم واحصل علي كائن ثنائي كبير الحجم وخصائص احصل علي كائن ثنائي كبير الحجم التي تشير إلى عدد علامات الفهرس على الكائن الثنائي كبير الحجم.

العثور على البيانات باستخدام علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم

يعرض محرك الفهرسة سمات القيمة الرئيسية في فهرس متعدد الأبعاد. بعد تعيين علامات الفهرس الخاصة بك، ستوجد على الكائن الثنائي كبير الحجم ويمكن استردادها على الفور.

قد يستغرق الأمر بعض الوقت قبل تحديثات فهرس الكائن الثنائي كبير الحجم. ينطبق هذا على كل من إضافة العلامات وتحرير العلامات الموجودة. يعتمد مقدار الوقت المطلوب على حمل العمل. على سبيل المثال، إذا استغرقت عملية Set Blob Tags 30 دقيقة لإكمالها بمعدل 15000 إلى 20000 معاملة في الثانية، فقد يستغرق الأمر ما يصل إلى 10 دقائق لفهرسة كل تلك الكائنات الثنائية كبيرة الحجم. بمعدل أقل، يمكن أن يكون تأخير الفهرسة أقل من ثانية. يؤثر توزيع حركة المرور أيضا على تأخيرات الفهرسة. على سبيل المثال، إذا قام تطبيق عميل بتعيين علامات على الكائنات الثنائية كبيرة الحجم بترتيب تسلسلي ضمن نفس الحاوية، فقد يكون التأخير أعلى مما لو تم تطبيق العلامات على الكائنات الثنائية كبيرة الحجم غير الموجودة معا.

بعد تحديثات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم، يمكنك استخدام إمكانات الاستعلام والاكتشاف الأصلية التي توفرها مساحة تخزين كائن ثنائي كبير الحجم.

تمكنك عملية إيجاد كائنات ثنائية كبيرة الحجم باستخدام العلامات من الحصول على مجموعة تمت تصفيتها من كائنات ثنائية كبيرة الحجم التي تتطابق علامات الفهرس الخاصة بها مع تعبير استعلام معين. Find Blobs by Tags يدعم التصفية عبر جميع الحاويات داخل حساب التخزين الخاص بك أو يمكنك توسيع نطاق التصفية إلى حاوية واحدة فقط. نظرا لأن جميع مفاتيح علامات الفهرس وقيمها عبارة عن سلاسل، فإن عوامل التشغيل العلائقية تستخدم الفرز المعجمي.

هام

يمكن إجراء البحث عن البيانات باستخدام علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم بواسطة مالك بيانات الكائن الثنائي كبير الحجم للتخزين ومن قبل أي شخص لديه توقيع وصول مشترك لديه إذن للبحث عن الكائنات الثنائية كبيرة الحجم حسب العلامات ( f إذن SAS).

بالإضافة إلى ذلك، يمكن لمستخدمي التحكم في الوصول استنادًا إلى الدور الذين لديهم الإذن Microsoft.Storage/storageAccounts/blobServices/containers/blobs/filter/action تنفيذ هذه العملية.

تنطبق المعايير التالية على تصفية فهرس كائن ثنائي كبير الحجم:

يجب أن تكون مفاتيح العلامات مرفقة بعلامات اقتباس مزدوجة (")
يجب تضمين قيم العلامات وأسماء الحاويات في علامات اقتباس مفردة (')
الحرف @ مسموح به فقط للتصفية على اسم حاوية معين (على سبيل المثال، @container = 'ContainerName')
يتم تطبيق عوامل التصفية مع الفرز المعجمي على السلاسل
عمليات النطاق الجانبي نفسه على نفس المفتاح غير صالحة (على سبيل المثال، "Rank" > '10' AND "Rank" >= '15')
عند استخدام REST لإنشاء تعبير عامل تصفية، يجب ترميز الأحرف URI
يتم تحسين استعلامات العلامات لمطابقة المساواة باستخدام علامة واحدة (على سبيل المثال، StoreID = "100"). استعلامات النطاق باستخدام علامة واحدة تتضمن >، > = <،< = فعالة أيضًا. لن يكون أي استعلام يستخدم «و» مع أكثر من علامة واحدة بنفس الكفاءة. على سبيل المثال، التكلفة > «01» «و» التكلفة <= «100» فعالة. التكلفة > «01» «و» StoreID = «2» ليست فعالة.

يوضح الجدول أدناه جميع المشغلين الصالحين لـ Find Blobs by Tags:

عامل	الوصف	مثال
=	Equal	`"Status" = 'In Progress'`
>	أكبر من	`"Date" > '2018-06-18'`
>=	أكبر من أو يساوي	`"Priority" >= '5'`
<	أقل من	`"Age" < '32'`
<=	أصغر من أو يساوي	`"Priority" <= '5'`
و	منطقي و	`"Rank" >= '010' AND "Rank" < '100'`
@container	نطاق حاوية معينة	`@container = 'videofiles' AND "status" = 'done'`

إشعار

كن على دراية بالترتيب المعجمي عند إعداد العلامات والاستعلام عنها.

تُفرز الأرقام قبل الحروف. تُفرز الأرقام بناءً على الرقم الأول.
تُفرز الأحرف الكبيرة قبل الأحرف الصغيرة.
الرموز ليست قياسية. تُفرز بعض الرموز قبل القيم الرقمية. تُفرز الرموز الأخرى قبل أو بعد الحروف.

عمليات الكائنات الثنائية كبيرة الحجم الشرطية مع علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم

في إصدارات REST 2019-10-10 والإصدارات الأحدث، تدعم معظم واجهات برمجة تطبيقات خدمةكائن ثنائي كبير الحجم الآن رأسًا شرطيًّا، x-ms-if-tagsبحيث لن تنجح العملية إلا إذا تم استيفاء شرط فهرس الكائن الثنائي كبير الحجم المحدد. إذا لم يتم استيفاء الشرط، فستحصل على error 412: The condition specified using HTTP conditional header(s) is not met.

يمكن دمج x-ms-if-tagsالرأس مع رؤوس شروط HTTP الأخرى الموجودة (If-Match و If-None-Match وما إلى ذلك). إذا تم توفير رؤوس شرطية متعددة في طلب، فيجب عليهم جميعًا تقديم تقييم true حتى تنجح العملية. يتم دمج جميع الرؤوس الشرطية بشكل فعال مع «و» المنطقي.

يوضح الجدول أدناه عوامل التشغيل الصالحة للعمليات الشرطية:

عامل	الوصف	مثال
=	Equal	`"Status" = 'In Progress'`
<>	Not equal	`"Status" <> 'Done'`
>	أكبر من	`"Date" > '2018-06-18'`
>=	أكبر من أو يساوي	`"Priority" >= '5'`
<	أقل من	`"Age" < '32'`
<=	أصغر من أو يساوي	`"Priority" <= '5'`
و	منطقي و	`"Rank" >= '010' AND "Rank" < '100'`
OR	منطقي أو	`"Status" = 'Done' OR "Priority" >= '05'`

إشعار

هناك عاملان إضافيان، غير متساوٍ ومنطقي أو، مسموح بهما في الرأس الشرطي x-ms-if-tags لعمليات كائن ثنائي كبير الحجم ولكنهما غير موجودين في Find Blobs by Tags العملية.

تكامل النظام الأساسي مع علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم

لا تساعدك علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم على تصنيف بياناته وإدارتها والبحث فيها فحسب، بل توفر أيضًا التكامل مع ميزات مساحة تخزين كائن ثنائي كبير الحجم الأخرى، مثل إدارة دورة الحياة.

إدارة دورة الحياة

باستخدام عامل التصفية blobIndexMatch كقاعدة في إدارة دورة الحياة، يمكنك نقل البيانات إلى طبقات أكثر برودة أو حذف البيانات استنادًا إلى علامات الفهرس المطبقة على الكائنات الثنائية كبيرة الحجم الخاصة بك. بإمكانك أن تكون أكثر تفصيلًا في قواعدك ولا تنقل الكائنات الثنائية كبيرة الحجم الخاصة بك أو تحذفها إلا إذا كانت تتطابق مع معايير العلامات المحددة.

يمكنك تعيين مطابقة فهرس كائن ثنائي كبير الحجم كعامل تصفية مستقل تم تعيينه في قاعدة دورة حياة لتطبيق الإجراءات على البيانات ذات العلامات التجارية. أو يمكنك الجمع بين كل من البادئة وفهرس كائن ثنائي كبير الحجم لمطابقة مجموعات بيانات أكثر تحديدًا. يؤدي تحديد عوامل تصفية متعددة في قاعدة دورة حياة إلى تطبيق عملية «و» منطقية. لن يتم تطبيق الإجراء إلا إذا تطابقت جميع معايير التصفية.

تنطبق قاعدة إدارة دورة حياة العينة التالية على كتلة كائن ثنائي كبير الحجم في حاوية تسمى videofiles. تقوم القاعدة بطبقات الكائنات الثنائية كبيرة الحجم لأرشفة التخزين فقط إذا كانت البيانات تتطابق مع معايير علامة فهرس كائن ثنائي كبير الحجم الخاصة بـ "Status" == 'Processed' AND "Source" == 'RAW'.

المدخل
Json

Blob index match rule example for Lifecycle management in Azure portal

{
    "rules": [
        {
            "enabled": true,
            "name": "ArchiveProcessedSourceVideos",
            "type": "Lifecycle",
            "definition": {
                "actions": {
                    "baseBlob": {
                        "tierToArchive": {
                            "daysAfterModificationGreaterThan": 0
                        }
                    }
                },
                "filters": {
                    "blobIndexMatch": [
                        {
                            "name": "Status",
                            "op": "==",
                            "value": "Processed"
                        },
                        {
                            "name": "Source",
                            "op": "==",
                            "value": "RAW"
                        }
                    ],
                    "blobTypes": [
                        "blockBlob"
                    ],
                    "prefixMatch": [
                        "videofiles/"
                    ]
                }
            }
        }
    ]
}

أذونات الوصول والتخويل

يمكنك تخويل الوصول إلى علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم باستخدام أحد الأساليب التالية:

استخدام التحكم في الوصول المستند إلى دور Azure (Azure RBAC) لمنح أذونات لأساس أمان Microsoft Entra. استخدم معرف Microsoft Entra للأمان الفائق وسهولة الاستخدام. لمزيد من المعلومات حول استخدام معرف Microsoft Entra مع عمليات blob، راجع تخويل الوصول إلى البيانات في Azure Storage.
استخدام توقيع وصول مشترك (SAS) لتفويض الوصول إلى فهرس كائن ثنائي كبير الحجم. للحصول على مزيد من المعلومات عن توقيعات الوصول المشارك، راجع منح الوصول المحدود إلى موارد Azure Storage باستخدام توقيعات الوصول المشاركة (SAS).
استخدام مفاتيح الوصول إلى الحساب لتخويل العمليات باستخدام المفتاح المشترك. للحصول على مزيد من المعلومات، انظر تفويض باستخدام مفتاح مشترك.

علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم هي مورد فرعي لبيانات الكائن. قد لا يتمكن المستخدم الذي لديه أذونات أو رمز توقيع وصول مشترك مميز لقراءة أو كتابة الكائن الثنائي كبير الحجم من الوصول إلى علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم.

التحكم في الوصول استناداً إلى الدور

قد يتم منح المتصلين الذين يستخدمون هوية Microsoft Entra الأذونات التالية للعمل على علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم.

عمليات علامة مؤشر الكائن ثنائي كبير الحجم	إجراء Azure RBAC
تعيين علامات الكائن الثنائي كبير الحجم	مساحة تخزين Microsoft/حسابات التخزين/خدمات الكائن الثنائي كبير الحجم/حاويات/كائنات ثنائية كبيرة الحجم/علامات/كتابة
الحصول على علامات الكائن الثنائي كبير الحجم	مساحة تخزين Microsoft/حسابات التخزين/خدمات الكائن الثنائي كبير الحجم/حاويات/كائنات ثنائية كبيرة الحجم/علامات/قراءة
البحث عن الكائنات الثنائية كبيرة الحجم باستخدام العلامات	مساحة تخزين Microsoft/حسابات التخزين/خدمات الكائن الثنائي كبير الحجم/حاويات/كائنات ثنائية كبيرة الحجم/تصفية/إجراء

هناك حاجة إلى أذونات إضافية، منفصلة عن بيانات الكائن الثنائي كبير الحجم الأساسية، لعمليات علامة الفهرس. يتم منح دور مالك بيانات كائن ثنائي كبير الحجم للتخزين أذونات لجميع عمليات علامة فهرس كائن ثنائي كبير الحجم الثلاثة.

أذونات توقيع وصول مشترك SAS

قد يتم منح المتصلين الذين يستخدمون توقيع وصول مشترك (SAS) أذونات نطاق للعمل على علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم.

خدمة SAS للحصول على كائن ثنائي كبير الحجم

قد تُمنح الأذونات التالية في خدمة SAS لكائن ثنائي كبير الحجم للسماح بالوصول إلى علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم. لا تكفي أذونات قراءة (r) وكتابة (w) كائن ثنائي كبير الحجم وحدها للسماح بقراءة علامات الفهرس الخاصة بها أو كتابتها.

إذن	رمز URI	العمليات المسموح بها
علامات الفهرس	الوقت	الحصول على علامات فهرس وتعيينها لكائن ثنائي كبير الحجم

خدمة SAS لحاوية

قد يتم منح الأذونات التالية في خدمة SAS لحاوية للسماح بالتصفية على علامات كائن ثنائي كبير الحجم. لا يكفي إذن قائمة كائن ثنائي كبير الحجم (i) للسماح بتصفية الكائنات الثنائية كبيرة الحجم بواسطة علامات الفهرس الخاصة بها.

إذن	رمز URI	العمليات المسموح بها
علامات الفهرس	الجمعة	البحث عن الكائنات الثنائية كبيرة الحجم باستخدام علامات الفهرس

توقيعات الوصول المشترك للحسابات

قد يتم منح الأذونات التالية في حساب SAS للسماح بالوصول إلى علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم والتصفية على علامات كائن ثنائي كبير الحجم.

إذن	رمز URI	العمليات المسموح بها
علامات الفهرس	الوقت	الحصول على علامات فهرس وتعيينها لكائن ثنائي كبير الحجم
علامات الفهرس	الجمعة	البحث عن الكائنات الثنائية كبيرة الحجم باستخدام علامات الفهرس

لا تكفي أذونات قراءة (r) وكتابة (w) النقطة وحدها للسماح بقراءة علامات الفهرس الخاصة بها أو كتابتها، ولا يكفي إذن القائمة (i) للسماح بتصفية النقاط حسب علامات الفهرس الخاصة بها.

الاختيار بين بيانات التعريف وعلامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم

توفر كل من علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم وبيانات التعريف القدرة على تخزين خصائص القيمة الرئيسية العشوائية المعرفة من قبل المستخدم إلى جانب مورد كائن ثنائي كبير الحجم. يمكن استرداد كليهما وضبطهما مباشرة، دون إرجاع أو تغيير محتويات الكائن الثنائي كبير الحجم. يمكن استخدام كل من بيانات التعريف وعلامات الفهرس.

تتم فهرسة علامات الفهرس فقط تلقائيًّا وجعلها قابلة للبحث بواسطة خدمة مساحة تخزين كائن ثنائي كبير الحجم الأصلية. لا يمكن فهرسة بيانات التعريف أو البحث فيها من الأساس. يجب عليك استخدام خدمة منفصلة مثل بحث Azure. تحتوي علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم على أذونات إضافية للقراءة والتصفية والكتابة منفصلة عن بيانات كائن ثنائي كبير الحجم الأساسية. تستخدم بيانات التعريف نفس الأذونات مثل الكائن ثنائي كبير الحجم ويتم إرجاعها كرؤوس HTTP بواسطة عمليتي احصل على كائن ثنائي كبير الحجم و خصائص احصل على كائن ثنائي كبير الحجم. يتم تشفير علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم في حالة السكون باستخدام مفتاح مدار بواسطة Microsoft. يتم تشفير بيانات التعريف في حالة السكون باستخدام نفس مفتاح التشفير المحدد لبيانات الكائن الثنائي كبير الحجم.

يلخص الجدول التالي الاختلافات بين بيانات التعريف وعلامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم:

	بيانات التعريف	علامات فهرس البيانات كبيرة الحجم
حدود	لا يوجد حد رقمي، إجمالي 8 كيلوبايت، غير حساس لحالة الأحرف	10 علامات لكل كائن ثنائي كبير الحجم كحد أقصى، 768 بايت لكل علامة، حساسة لحالة الأحرف
تحديثات	غير مسموح بها في طبقة الأرشيف، `Set Blob Metadata`وتحل محل جميع بيانات التعريف الموجودة، `Set Blob Metadata` وتغير آخر وقت تم تعديله في الكائن الثنائي كبير الحجم	مسموح بها لجميع طبقات الوصول، `Set Blob Tags`وتحل محل جميع العلامات الموجودة، `Set Blob Tags` ولا تغير آخر وقت تم تعديله في الكائن الثنائي كبير الحجم
التخزين	مخزنة مع بيانات الكائن الثنائي كبير الحجم	مورد فرعي لبيانات الكائن الثنائي كبير الحجم
الفهرسة والاستعلام	يجب استخدام خدمة منفصلة مثل بحث Azure	إمكانات الفهرسة والاستعلام المضمنة في مساحة تخزين الكائن الثنائي كبير الحجم
التشفير	مشفر في حالة السكون بنفس مفتاح التشفير المستخدم لبيانات الكائن الثنائي كبير الحجم	مشفر في وضع السكون باستخدام مفتاح تشفير تديره Microsoft
التسعير	يتم تضمين حجم بيانات التعريف في تكاليف التخزين لكائن ثنائي كبير الحجم	التكلفة الثابتة لكل علامة فهرس
استجابة العنوان	تم إرجاع بيانات التعريف كعناوين في `Get Blob` و `Get Blob Properties`	عدد العلامات التي تم إرجاعها بواسطة `Get Blob` أو`Get Blob Properties`، العلامات التي تم إرجاعها فقط بواسطة `Get Blob Tags` و`List Blobs`
الأذونات	تمتد أذونات القراءة أو الكتابة لبيانات كائن ثنائي كبير الحجم إلى بيانات التعريف	مطلوب أذونات إضافية لقراءة علامات الفهرس أو تصفيتها أو كتابتها
تسميه	يجب أن تلتزم أسماء بيانات التعريف بقواعد تسمية معرفات C#‎	تدعم علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم نطاقًا أوسع من الأحرف الأبجدية الرقمية

التسعير

تُحصَّل رسوم منك مقابل المتوسط الشهري لعدد علامات الفهرس داخل حساب التخزين. لا توجد تكلفة لمحرك الفهرسة. يتم فرض رسوم على طلبات تعيين علامات Blob والحصول على علامات Blob والعثور على علامات Blob بأسعار المعاملات الحالية المعنية. لاحظ أن عدد حركات القائمة المستهلكة عند إجراء معاملة العثور علي كائن ثنائي كبير الحجم بواسطة العلامات يساوي عدد البنود في الطلب. على سبيل المثال، الاستعلام (StoreID = 100) هو معاملة قائمة واحدة. الاستعلام (StoreID = 100 و SKU = 10010) عبارة عن معاملتين قائمتين. راجع تسعير كتلة كائن ثنائي كبير الحجم لمعرفة المزيد.

دعم الميزة

قد يتأثر دعم هذه الميزة بتمكين Data Lake Storage Gen2 أو بروتوكول نظام ملفات الشبكة (NFS) 3.0 أو بروتوكول نقل ملفات SSH (SFTP). إذا قمت بتمكين أي من هذه الإمكانات، فراجع دعم ميزة Blob Storage في حسابات Azure Storage لتقييم الدعم لهذه الميزة.

الشروط والمشكلات المعروفة

يصف هذا القسم الشروط والمشكلات المعروفة.

يتم دعم حسابات v2 للأغراض العامة وحسابات كائن ثنائي كبير الحجم للكتلة المميزة فقط. لا يتم دعم الكائنات الثنائية كبيرة الحجم للصفحة المتميزة والكائنات الثنائية كبيرة الحجم القديمة والحسابات التي تم تمكين مساحة اسم هرمية لها. لن تُدعم حسابات v1 للأغراض العامة.
لا يؤدي تحميل كائنات ثنائية كبيرة الحجم صفحة باستخدام علامات الفهرس إلى استمرار العلامات. قم بتعيين العلامات بعد تحميل كائن ثنائي كبير الحجم صفحة.
إذا تم تمكين تعيين إصدار مساحة تخزين كائن ثنائي كبير الحجم، فلا يزال بإمكانك استخدام علامات الفهرس على الإصدار الحالي. يتم الاحتفاظ بعلامات الفهرس للإصدارات السابقة، ولكن لا يتم تمرير هذه العلامات إلى محرك فهرس كائن ثنائي كبير الحجم، لذلك لا يمكنك استخدامها لاسترداد الإصدارات السابقة. إذا قمت بترقية إصدار سابق إلى الإصدار الحالي، فستصبح علامات هذا الإصدار السابق هي علامات الإصدار الحالي. نظرًا لأن هذه العلامات مقترنة بالإصدار الحالي، يتم تمريرها إلى محرك فهرس كائن ثنائي كبير الحجم ويمكنك الاستعلام عنها.
لا توجد واجهة برمجة تطبيقات لتحديد ما إذا كانت علامات الفهرس مفهرسة أم لا.
تدعم إدارة دورة الحياة فقط عمليات التحقق من المساواة مع مطابقة فهرس كائن ثنائي كبير الحجم.
Copy Blob لا ينسخ علامات فهرس كائن ثنائي كبير الحجم من الكائن المصدر إلى الكائن الوجهة الجديد. يمكنك تحديد العلامات التي تريد تطبيقها على النقطة الوجهة أثناء عملية النسخ.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

راجع الأسئلة المتداولة حول علامات فهرس Blob.

الخطوات التالية

للحصول على مثال حول كيفية استخدام فهرس كائن ثنائي كبير الحجم، راجع استخدام فهرس كائن ثنائي كبير الحجم لإدارة البيانات والعثور عليها.

تعرف على إدارة دورة الحياة وقم بتعيين قاعدة باستخدام مطابقة فهرس كائن ثنائي كبير الحجم.