Elastische Tabellen erstellen und bearbeiten

Artikel
01/05/2024

Eine elastische Tabelle ist eine Tabelle, die von Microsoft Dataverse verwaltet wird. Elastische Tabellen verfügen über die gleiche vertraute User-Experience und API wie Standardtabellen. Sie haben viele Aspekte und Optionen mit Standardtabellen gemeinsam, verfügen aber über eigene, einzigartige Funktionalitäten und Funktionalitäten, die von Azure Cosmos DB unterstützt werden.

Wie bei Standardtabellen sind auch elastische Tabellen in Ihrer Dataverse-Datenbankkapazität enthalten.

Sehen Sie sich dieses Video an, um mehr über elastischen Tabellen zu erfahren.

Wann sollten Sie elastische Tabellen mit dem Wert Dataverse verwenden?

Elastische Tabellen sind darauf ausgelegt, große Volumes von Daten in Echtzeit zu verarbeiten. Mit elastischen Tabellen können Sie große Volumes von Daten importieren, speichern und analysieren, ohne dass es zu Skalierbarkeits-, Latenz- oder Leistungsproblemen kommt.

Elastische Tabellen verfügen über einzigartige Funktionalitäten für flexible Schemata, horizontale Skalierung und automatisches Löschen von Daten nach einer bestimmten Zeitspanne.

Elastische Tabellen lassen sich automatisch skalieren, um stündlich mehrere zehn Millionen Zeilen einzubinden. Hintergrundprozesse können die IoT-Signale zusammenfassen, Wartungsanforderungen vorhersagen und proaktiv Techniker einplanen.

Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Contoso ein Einzelhändler mit Millionen von bestehenden Kunden ist. Contoso verfügt über eine große Kundendatenbank und möchte den Umsatz steigern und gleichzeitig Kunden an sich binden. Auf der Grundlage früherer Kundenerfahrungen möchten sie 24-Stunden-Flash-Sale-Ereignisse mit verschiedenen Coupons durchführen, die auf ihre Kunden und Produkte zugeschnitten sind. Die Anzahl der benötigten Coupons wird auf über 100 Millionen pro Flash-Sale-Kampagne geschätzt. Marketingmitarbeiter planen, mehrere 24-Stunden-Kampagnen auszuführen, die auf verschiedene Kundensegmente abzielen.

Die Marketingmitarbeiter von Contoso müssen in der Lage sein, innerhalb weniger Stunden bis zu 100 Millionen oder mehr Coupondetails einzubinden, Millionen von Coupons pro Stunde zu lesen und Coupons an Kunden zu versenden.

Elastische Tabellen werden automatisch für dieses Szenario mit hohem Durchsatz skaliert.

Im obigen Szenario kann z.B. eine elastische Tabelle namens Coupon mit Millionen von Datensätzen mit Dataverse Standardtabellen wie Kontakt (Kundeninformationen) und Angebot (eine angepasste Standardtabelle) verknüpft werden. Da die elastischen Tabellen von den Standardtabellen isoliert sind, wird die Leistung der gesamten Marketingmitarbeiter-Anwendung nicht beeinträchtigt. Darüber hinaus lässt die Time-to-Live Funktionalität mit elastischen Tabellen (Coupon in diesem Szenario) die automatische Löschung von Daten nach festgelegten Zeiträumen zu und sorgt für eine Optimierung der Speicherkapazität.

Verwenden Sie elastische Tabellen, wenn:

Ihre Daten können unstrukturiert oder halbstrukturiert sein, oder Ihr Datenmodell kann sich ständig ändern.
Sie benötigen eine automatische horizontale Skalierung.
Sie müssen ein hohes Volumen an Lese- und Schreib-Requests bewältigen.

Verwenden Sie Standard-Tabellen, wenn:

Ihre Anwendung erfordert eine hohe Konsistenz.
Ihre Anwendung erfordert eine relationale Modellierung und benötigt Funktionalitäten für Transaktionen zwischen Tabellen und während der Ausführungsphasen von Plugins.
Ihre Anwendung erfordert komplexe Verknüpfungen.

Die Wahl der Tabelle sollte sich nach den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung richten. Eine Kombination aus beiden Typen von Tabellen kann sinnvoll sein.

Horizontale Skalierung und Leistung

Wenn Ihre Geschäftsdaten wachsen, bieten elastische Tabellen eine unbegrenzte automatische Skalierbarkeit auf der Grundlage Ihres Anwendungs-Workloads, sowohl für die Speichergröße als auch für den Durchsatz, z.B. die Anzahl der Datensätze, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums erstellt, aktualisiert oder gelöscht werden.

Wenn Ihr Geschäftsszenario sehr große Volumina an Datenschreibvorgängen erfordert, können Erstellende von Anwendungen Dataverse-APIs mit mehreren Anforderungen (z. B. CreateMultiple, UpdateMultiple und DeleteMultiple) verwenden, um einen höheren Durchsatz innerhalb der Dataverse-Drosselungsgrenzen zu erreichen. Weitere Informationen: Anleitung für Entwickler: Meldungen zu Massenvorgängen und Leistung für Massenvorgänge optimieren

Automatische Löschung von Daten

Time-to-Live (TTL)-Richtlinien stellen sicher, dass Sie immer mit den aktuellsten und genauesten Informationen arbeiten, während Sie gleichzeitig Ihre Ressourcen optimieren und Risiken reduzieren. Der TTL-Live-Wert wird für einen Datensatz in Sekunden festgelegt und wird als Delta zum Zeitpunkt der letzten Änderung eines Datensatzes interpretiert.

Flexibles Schema mit JSON-Spalten

Mit elastischen Tabellen können Sie Daten mit unterschiedlichen Strukturen speichern und abfragen, ohne dass vordefinierte Schemata oder Migrationen erforderlich sind. Sie müssen keinen angepassten Code schreiben, um die importierten Daten einem festen Schema zuzuordnen. Mehr Informationen: Entwicklerhandbuch: JSON-Spalten in elastischen Tabellen abfragen Mit elastischen Tabellen können Sie Daten mit unterschiedlichen Strukturen speichern und abfragen, ohne dass vordefinierte Schemata oder Migrationen erforderlich sind. Sie müssen keinen angepassten Code schreiben, um die importierten Daten einem festen Schema zuzuordnen. Weitere Informationen: Entwickler-Anleitung: Abfragen von JSON-Spalten in elastischen Tabellen

Überlegungen bei der Verwendung elastischer Tabellen

Obwohl sich elastische Tabellen hervorragend für die Bewältigung großer Volumes von Requests eignen, sind die Vorteile mit einigen Nachteilen verbunden, die Sie im Auge behalten sollten:

Elastische Tabellen unterstützen keine Transaktionen mit mehreren Datensätzen. Das bedeutet, dass mehrere Schreibvorgänge, die als Teil eines einzigen Requests ausgeführt werden, nicht miteinander transaktional sind. Wenn Sie beispielsweise einen synchronen Plug-In-Schritt auf der Stufe PostOperation für Create message in einer elastischen Tabelle registriert haben, wird ein Fehler in Ihrem Plug-In den erstellten Datensatz in Dataverse nicht zurückrollen. Validierungen in Pre-Plug-ins funktionieren weiterhin wie erwartet, da sie vor der Hauptphase ausgeführt werden.
Elastische Tabellen unterstützen starke Konsistenz nur innerhalb einer logischen Sitzung. Außerhalb des Sitzungskontexts sehen Sie Änderungen an einer Zeile möglicherweise nicht sofort. Weitere Informationen: Entwickler-Anleitung: Konsistenzstufe
Elastische Tabellen unterstützen keine Filter auf Bezugstabellen, wenn Sie Ansichten, erweiterte Suchen oder Abfragen im Allgemeinen über die API erstellen. Wenn Sie häufig nach Spalten von Bezugstabellen filtern müssen, empfehlen wir Ihnen, Spalten aus Bezugstabellen, die in der Haupttabelle selbst gefiltert werden müssen, zu denormalisieren. Betrachten Sie einen Einzelhändler mit zwei elastischen Tabellen: Kunde und Adresse. Ein Kunde hat viele Adressen. Sie möchten Abfrageergebnisse für alle Kunden aus der Kundentabelle zurückgeben, deren Ortswert in der Adresstabelle New York ist. In diesem Beispiel möchten Sie bei der Abfrage der Kundentabelle einen Filter auf die Spalte Stadt der zugehörigen Adresstabelle anwenden. Dies wird für elastische Tabellen nicht unterstützt. Eine Möglichkeit, dies zu bewerkstelligen, besteht darin, die Spalte „Stadt“ in der Tabelle „Kunde“ zu denormalisieren, so dass alle Städtewerte des Kunden in der Kundentabelle selbst vorhanden sind.

Support für die Funktionen von elastischen Tabellen

Erstellen, Abrufen, Aktualisieren, Löschen (CRUD) von Vorgängen, einschließlich mehrerer API-Vorgänge (für hohen Durchsatz), Bulk-Löschung und Requests von Plug-ins.
Verknüpfungen:
- 1:n
- Viele-zu-Eins (N:1)-Beziehungen, wenn die N-Tabelle eine Standardtabelle ist
A-Eintrag, Änderungsverfolgung, Auditing, mobile Offline-Suche und Dataverse-Suche.
Dateispalte mit Dateitypattribut

Support für Sicherheitsfunktionen

Elastische Tabellen halten sich an das Sicherheitsmodell Dataverse.

Wenn Sie eine elastische Tabelle erstellen, können Sie dies festlegen:

Entweder im Besitz des Benutzers oder der Organisation
Sicherheit auf Feldebene

Funktionen, die derzeit nicht von elastischen Tabellen unterstützt werden

Funktionen für Tabellen werden derzeit nicht mit elastischen Tabellen unterstützt:

Geschäftsregeln
Diagramme
Geschäftsprozessflows
Ein Dataverse Konnektor für Power BI
Many-to-many (N:N)-Beziehungen zu Standardtabellen
Alternativschlüssel
Duplikaterkennung
Berechnete und Rollupspalten
Spalten für Währungen
Spaltenvergleich in Abfragen
Gemeinsame Nutzung von Tabellen
Zusammengesetzte Indizes
Kaskadierte Vorgänge: Löschen, Reparieren, Zuweisen, Freigeben, Aufheben der Freigabe
Ordnen nach Nachschlagefeldern
Abfragen aggregieren:
- Unterscheiden Sie den Wert attribute1, während orderby auf dem Wert attribute2 steht
- Paginierung bei mehreren Unterscheidungen
- Unterscheiden mit mehreren orderby
- Sortieren nach und Gruppieren nach zusammen
- Gruppieren nach auf Link Entität (Left Outer Join)
- Unterscheiden bei Tabellen, die dem Benutzer gehören 
Verbindungen zu Tabellen
Zugriffsteams
Queues
Anhang

Spalten-Datentypen sind derzeit nicht mit elastischen Tabellen verfügbar:

Währungen
Formel
Ganzzahlige Formate außer Keine (Dauer, Sprachcode und Zeitzone)
Nachschlagefeld basierend auf der Option Kunde

Erstellen Sie eine elastische Tabelle

Sie erstellen eine elastische Tabelle genau wie jede andere neue Tabelle in Dataverse.

Melden Sie sich bei Power Apps an und wählen Sie Tabellen im linken Navigationsbereich. Wenn sich das Element nicht im linken Seitenbereich befindet, wählen Sie …Mehr und dann das gewünschte Element aus.
Wählen Sie auf der Befehlsleiste Neue Tabelle > Erweiterte Eigenschaften festlegen aus.
Geben Sie im rechten Eigenschaftenbereich Anzeigename und Pluralname ein.
Erweitern Sie Erweiterte Optionen und wählen Sie dann Elastisch als Typ für die Tabelle aus.
Wählen Sie die gewünschten Eigenschaften aus und wählen Sie dann Speichern.

Die Spalte „Lebensdauer“ wird für eine elastische Tabelle automatisch erstellt. Sie können den Zeitraumwert nach Bedarf in Sekunden hinzufügen. Die Daten werden nach dem angegebenen Zeitraum automatisch entfernt.

Weitere Informationen zu Tabellen: Erweiterte Optionen

Bekannte Probleme

Wenn Gültigkeitsdauer (Time To Live, TTL) für eine Zeile verwendet wird, wird die Zeile aus der elastischen Tabelle gelöscht, wenn die TTL abläuft. Wenn sie mit Azure Synapse Link for Dataverse mit einem Data Lake vor TTL-Ablauf synchronisiert wird, wird sie nicht aus dem Data Lake gelöscht.
Bei der Point-in-Time-Wiederherstellung werden „aktualisierte“ Datensätze nicht wiederhergestellt, da Aktualisierungen nicht gesichert werden. Es werden nur erstellte und gelöschte Datensätze wiederhergestellt.
Wenn eine bestimmte Spalte in einer elastischen Tabelle gelöscht wird, wird der Spaltenwert nicht aus den Tabellenzeilen entfernt, wenn er Daten enthält. Bevor Sie eine bestimmte Spalte löschen, löschen Sie die Daten aus allen Zeilen für die Spalte.

Elastische Tabellen mit hohem Volumen und Verwaltung mit Dataverse API-Drosselungsgrenzwerten

Nachrichten für Massenvorgänge verwenden. Dadurch können Sie den 10-fachen Durchsatz bei gleichen Dataverse-API-Drosselungsgrenzen erreichen. Entwickler können im folgenden Abschnitt auf weitere Links verweisen.

Für Entwickler

Elastische Tabellen haben andere Verhaltensweisen und Funktionen als Standardtabellen, wenn Entwickler sie mit Dataverse-APIs verwenden. Die folgenden Artikel für Entwickler beschreiben diese Unterschiede:

Siehe auch

Erstellen und bearbeiten Sie Tabellen mit Power Apps

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