Azure SDK for .NET 中 Azure.Data.Tables 12.10.0 版本发布解析
Azure.Data.Tables 是微软 Azure SDK for .NET 中的一个重要组件,它为开发者提供了与 Azure Table Storage 服务交互的能力。Azure Table Storage 是一种 NoSQL 数据存储服务,适合存储结构化、非关系型数据,具有高可用性和可扩展性等特点。
重大变更:字符串比较过滤器的严格校验
本次 12.10.0 版本引入了一个重要的行为变更,涉及查询过滤器中字符串比较的处理方式。在之前的版本中,当开发者使用 TableClient.Query、TableClient.QueryAsync 或 TableClient.CreateQueryFilter 方法时,如果过滤表达式使用了 string.Equals 或 string.Compare 并带有 StringComparison 参数,系统会默默地忽略 StringComparison 参数。
这种行为实际上是一个潜在的问题,因为 Azure Table 服务本身并不支持这些带有 StringComparison 参数的方法。在之前的版本中,这种不匹配被静默处理,可能导致开发者难以察觉的查询逻辑错误。
在 12.10.0 版本中,SDK 团队决定改变这一行为,现在当检测到这种用法时,会直接抛出异常,强制开发者意识到这个问题。这一变更虽然可能影响现有代码,但从长远来看有助于提高代码的可靠性和可预测性。
兼容性选项
考虑到这一变更可能影响现有应用程序,SDK 提供了回退机制。开发者可以通过以下方式之一恢复之前的行为:
- 设置 AppContext 开关 "Azure.Data.Tables.DisableThrowOnStringComparisonFilter" 为 true
- 设置环境变量 "AZURE_DATA_TABLES_DISABLE_THROWONSTRINGCOMPARISONFILTER" 为 "true"
对于 .NET 项目,还可以通过项目配置文件来设置这个开关:
<ItemGroup>
<RuntimeHostConfigurationOption Include="Azure.Data.Tables.DisableThrowOnStringComparisonFilter" Value="true" />
</ItemGroup>
性能优化
除了上述重大变更外,12.10.0 版本还包含了一个性能改进:
- 优化了
TableServiceClient.GetTableClient()方法的性能
这一优化使得获取表客户端实例的操作更加高效,对于频繁创建表客户端实例的应用场景将带来明显的性能提升。
升级建议
对于正在使用 Azure.Data.Tables 的开发者,建议在升级到 12.10.0 版本前:
- 检查代码中是否使用了带有
StringComparison参数的字符串比较方法作为查询过滤器 - 如果确实使用了这些方法,考虑修改查询逻辑以避免依赖
StringComparison参数 - 如果暂时无法修改代码,可以使用提供的兼容性选项暂时恢复旧行为
- 测试应用程序在性能敏感路径上是否频繁调用
GetTableClient()方法,评估性能改进带来的好处
这一版本的变更体现了 Azure SDK 团队对产品质量和开发者体验的持续关注,通过更严格的校验帮助开发者编写更可靠的代码,同时通过性能优化提升运行时效率。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00