QueryOperations Classe

Crie um construtor de consultas fluente para a tabela especificada.

Retorna um QueryBuilder que pode ser encadeado com métodos filtro, select e order, e depois executado diretamente via .execute().

builder(table: str) -> QueryBuilder

Parâmetros

Devoluções

Exemplos

Construa e execute uma consulta de forma fluida:

   from PowerPlatform.Dataverse.models.filters import col

   for record in (client.query.builder("account")
                  .select("name", "revenue")
                  .where(col("statecode") == 0)
                  .where(col("revenue") > 1_000_000)
                  .order_by("revenue", descending=True)
                  .top(100)
                  .page_size(50)
                  .execute()):
       print(record["name"])

Com árvore de expressões componível:

   from PowerPlatform.Dataverse.models.filters import col

   for record in (client.query.builder("account")
                  .where((col("statecode") == 0) | (col("statecode") == 1))
                  .where(col("revenue") > 100_000)
                  .execute()):
       print(record["name"])

Devolva um objeto inerte FetchXmlQuery .

Nenhum pedido HTTP é feito até execute ou execute_pages é chamado no objeto devolvido.

Use para SQL-JOIN cenários, consultas agregadas ou outras operações que o endpoint OData builder não consiga expressar.

Exemplo:

   query = client.query.fetchxml("""
     <fetch top="50">
       <entity name="account">
         <attribute name="name" />
         <link-entity name="contact" from="parentcustomerid"
                      to="accountid" alias="c" link-type="inner">
           <attribute name="fullname" />
         </link-entity>
       </entity>
     </fetch>
   """)

   # Eager — collect all pages:
   result = query.execute()
   df = result.to_dataframe()

   # Lazy — process one page at a time:
   for page in query.execute_pages():
       process(page.to_dataframe())

fetchxml(xml: str) -> FetchXmlQuery

Parâmetros

Devoluções

Exceções

Crie uma @odata.bind entrada para definir um campo de pesquisa.

Descobre automaticamente o nome da propriedade de navegação e o nome do conjunto de entidades a partir dos metadados. Devolve um dicto de entrada única que pode ser fundido numa carga útil de criar ou atualizar.

Exemplo:

   # Instead of manually constructing:
   #   {"parentcustomerid_account@odata.bind": "/accounts(guid)"}
   # Just do:
   bind = client.query.odata_bind("contact", "account", acct_id)
   client.records.create("contact", {
       "firstname": "Jane",
       "lastname": "Doe",
       **bind,
   })

odata_bind(from_table: str, to_table: str, target_id: str) -> Dict[str, str]

Parâmetros

Devoluções

Exceções

Devolva o nome da propriedade de navegação de $expand uma tabela para outra.

Descobre através dos metadados da relação. Devolve a cadeia exata de PascalCase para o expand= parâmetro.

Exemplo:

   nav = client.query.odata_expand("contact", "account")
   # Returns e.g. "parentcustomerid_account"
   for page in client.records.get("contact",
                                  select=["fullname"],
                                  expand=[nav],
                                  top=5):
       for r in page:
           acct = r.get(nav) or {}
           print(f"{r['fullname']} -> {acct.get('name', 'N/A')}")

odata_expand(from_table: str, to_table: str) -> str

Parâmetros

Devoluções

Exceções

Descubra todas as $expand propriedades de navegação a partir de uma tabela.

Retorna entradas para cada consulta de saída (propriedade de navegação de valor único). Cada entrada contém o nome exato da propriedade de navegação PascalCase necessário para $expand e @odata.bind, mais o nome do conjunto de entidade-alvo.

Exemplo:

   expands = client.query.odata_expands("contact")
   for e in expands:
       print(f"expand={e['nav_property']}  -> {e['target_table']}")

   # Use in a query
   e = next(e for e in expands if e['target_table'] == 'account')
   for page in client.records.get("contact",
                                  select=["fullname"],
                                  expand=[e['nav_property']]):
       ...

odata_expands(table: str) -> List[Dict[str, Any]]

Parâmetros

Devoluções

Devolva uma lista de nomes lógicos de colunas adequada para $select.

Pode ser passada diretamente para client.records.get(table, select=...).

Exemplo:

   cols = client.query.odata_select("account")
   for page in client.records.get("account", select=cols, top=10):
       for r in page:
           print(r)

odata_select(table: str, *, include_system: bool = False) -> List[str]

Parâmetros

Parâmetros Só de Palavra-Chave

Devoluções

Execute uma consulta SQL apenas de leitura usando a API Web do Dataverse.

O endpoint SQL do Dataverse suporta um amplo subconjunto do T-SQL:

   SELECT / SELECT DISTINCT / SELECT TOP N (0-5000)
   FROM table [alias]
   INNER JOIN / LEFT JOIN (multi-table, no depth limit)
   WHERE (=, !=, >, <, >=, <=, LIKE, IN, NOT IN, IS NULL,
          IS NOT NULL, BETWEEN, AND, OR, nested parentheses)
   GROUP BY column
   ORDER BY column [ASC|DESC]
   OFFSET n ROWS FETCH NEXT m ROWS ONLY
   COUNT(*), SUM(), AVG(), MIN(), MAX()

SELECT * não é suportado – especifique explicitamente os nomes das colunas. Use sql_columns para descobrir os nomes das colunas disponíveis para uma tabela.

Não suportado: SELECT >>*<<, subqueries, CTE, HAVING, UNION, RIGHT/FULL/CROSS JOIN, CASE, COALESCE, funções janela, string/date/math, INSERT/UPDATE/DELETE. Para escritas, usa client.records métodos.

sql(sql: str) -> List[Record]

Parâmetros

Devoluções

Exceções

Exemplos

Consulta básica:

   rows = client.query.sql(
       "SELECT TOP 10 name FROM account ORDER BY name"
   )

JUNTE-SE com agregação:

   rows = client.query.sql(
       "SELECT a.name, COUNT(c.contactid) as cnt "
       "FROM account a "
       "JOIN contact c ON a.accountid = c.parentcustomerid "
       "GROUP BY a.name"
   )

Devolva uma lista simplificada de colunas utilizáveis em SQL para uma tabela.

Cada dict contém name (nome lógico para SQL), type (tipo de atributo Dataverse), is_pk (flag de chave primária) e label (nome de exibição). As colunas virtuais são sempre excluídas porque o endpoint SQL não as pode consultar.

Exemplo:

   cols = client.query.sql_columns("account")
   for c in cols:
       print(f"{c['name']:30s} {c['type']:20s} PK={c['is_pk']}")

sql_columns(table: str, *, include_system: bool = False) -> List[Dict[str, Any]]

Parâmetros

Parâmetros Só de Palavra-Chave

Devoluções