返回

在 Azure SQL 中使用 Python Cloud Function 有效执行 LIKE 查询

python

使用 Python Cloud Function 在 Azure SQL 中有效使用 LIKE 查询

在开发 Cloud Function 时，您可能会遇到将 URL 参数集成到 SQL 查询中时遇到的困难，尤其是在使用 LIKE 查询时。这篇文章将探讨在 Azure SQL 中使用 LIKE 查询参数的挑战，并提供详细的解决方案，使您能够高效地从 Cloud Function 执行 SQL 查询。

问题

使用 SQL LIKE 查询参数时遇到的常见问题是无法解析变量。在 Azure SQL 中，当您将查询中的参数放入百分号 (%) 之间时，它期望参数是一个字符串值。但是，当您使用 Cloud Function 的 @app.sql_input() 装饰器时，参数作为对象传递。这导致在解析变量时出现错误。

解决方案

要解决此问题，您可以使用 str() 函数将参数转换为字符串值，如下所示：

@app.route("select_name/{name_string}")
@app.sql_input(arg_name="people",
                        command_text="SELECT * FROM dbo.test WHERE UPPER(name) LIKE UPPER('%" + str(name_string) + "%')",
                        command_type="Text",
                        parameters="@Name={name_string}",
                        connection_string_setting="SqlConnectionString")

通过使用 str() 函数，您可以将 URL 中传递的参数转换为字符串，使 SQL 查询能够正确解析变量。

其他基于 Python 的解决方案

除了使用 Cloud Function 的 @app.sql_input() 装饰器外，还有其他基于 Python 的解决方案可用于查询 Azure SQL。一种选择是使用 pytds 库，它提供了一个 Python 接口来连接到 Microsoft SQL Server。使用 pytds，您可以编写自己的 SQL 查询并执行它们，如下所示：

import pytds
connection = pytds.connect(host='your_server', database='your_database', user='your_user', password='your_password')
cursor = connection.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM dbo.test WHERE name LIKE '%{name_string}%'")
results = cursor.fetchall()

相关资源

常见问题解答

  • 问：除了 LIKE 查询外，我还可以使用哪些其他运算符将参数集成到 SQL 查询中？

    • 答：除了 LIKE 之外，您还可以使用其他运算符，例如 =、> 和 <。

  • 问：我可以在 URL 参数中使用任何类型的数据吗？

    • 答：是的，您可以使用字符串、数字和日期等任何类型的数据。

  • 问：使用 pytds 库有什么好处？

    • 答：使用 pytds 库使您可以更灵活地控制 SQL 查询，并提供直接连接到 SQL Server 的方法。

  • 问：如何优化我的 SQL 查询以提高性能？

    • 答：您可以通过创建索引、使用参数化查询和缓存结果来优化 SQL 查询。

  • 问：Azure SQL 是否支持存储过程和函数？

    • 答：是的，Azure SQL 支持存储过程和函数，这使您可以执行更复杂的查询和操作。