保护模拟运算表并使其不受应用错误的影响

● Batch类——是一组可走为单独处理批次的一部分的实体数据。它从查询中读取实体数据，只要实体数量少于100，实体数据就具备相同的拆分密钥，而我们不需要超过数据大小的限制，只需继续讲实体数据批量处理即可。

● Block类——是一个单独的模块要素，它保存了一组批次命令。一个模块拥有一个数据大小限制。而一个模块最大是4MB，但是我们将大小设置为小于4MB，因为当分批请求发出后，OData会请求添加更多xml标签，就要考虑到过载问题。

● Blob类——是一个将被保存在单独Blob中的模块列表。我们将每个 Blob备份设置为20个模块，目的是让备份的简单并列恢复到Blob级别。虽然可以轻松将其更改到更大值，但是其值必须小于50000个模块，因为这是存储系统设置的Block Blob集限制。Blob的名称可能是/__，而它会被放置在与表格同名但层级较低的装置中。

● 完整的Uri应该是：//__

○装置名称——表格的下级名称。

○备份ID——当备份开启时，它是由时间戳形成的独特ID。格式是“yy-MM-dd-HH-mm-ss”

○最小范围——查询使用的最小密钥。如果最小密钥没有绑定在查询范围中，那么“null”为默认值。

○最大范围——查询使用的最大密钥。如果最大密钥没有绑定在查询范围中，那么“null”为默认值。

有了上面的类，就很容易将Blob序列化了。只要有一个我们还未迭代的实体数据，就可以将实体分批为若干模块。每个模块类都会写到Azure Blob Block，而我们也会重设MemoryStream，因为下一个实体数据将被写入一个新模块中的新批次。当模块数已经达到极限，就要援引写有所有模块 ID的PutBlockList，并为新的模块创建一个新的Blob。如果我们看到至少一个实体数据，BackupToBlock 也只会将写入内存流的数据就保存在模块中。