Si durante una consulta con comodines se presenta la excepción "length of field value is longer than 32 for the [WILDCARD_QUERY] query", acorte la cadena de consulta o utilice una consulta de frase coincidente (match phrase query).
Descripción del problema
Al consultar datos mediante una consulta con comodines, se produce la siguiente excepción:
length of field value is longer than 32 for the [WILDCARD_QUERY] query
Causa
La cadena que contiene caracteres comodín supera el límite de 32 caracteres.
Soluciones
Acortar la cadena de consulta
Acorte la cadena de consulta para asegurar que su longitud no exceda los 32 caracteres.
Consulta con comodines basada en tokenización
Search index admite consultas con comodines basadas en tokenización para implementar búsquedas difusas más eficientes. Al utilizar este tipo de consulta, no existe límite en la longitud de la cadena de búsqueda. Sin embargo, el contenido original tiene un máximo de 1,024 caracteres. El contenido que supere este límite se trunca automáticamente y solo se conservan los primeros 1,024 caracteres.
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Modifique dinámicamente el esquema del search index.
Tras evaluar el impacto en el negocio, modifique la columna objetivo o agregue una columna virtual; establezca el tipo como Text y configure el método de tokenización como fuzzy tokenization. Para obtener más información, consulte Dynamically modify search index schema y Virtual columns.
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Utilice una consulta de frase coincidente (MatchPhraseQuery).
Para obtener más información, consulte Token-based wildcard query.
Escenario de consulta SQL con comodines
Cuando utiliza instrucciones SQL para consultar datos, si la tabla de datos cuenta con un search index que incluye todas las columnas involucradas en la instrucción SQL, el motor SQL selecciona automáticamente dicho índice para realizar la consulta. En este caso, al ejecutar consultas SQL con comodines (como el operador LIKE combinado con el carácter comodín %), la longitud de la cadena de consulta también está limitada a un máximo de 32 caracteres.
Resuelva este problema mediante las siguientes operaciones.
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Modifique dinámicamente el esquema del search index.
Tras evaluar el impacto en el negocio, modifique la columna objetivo o agregue una columna virtual; establezca el tipo como Text y configure el método de tokenización como fuzzy tokenization. Para obtener más información, consulte Dynamically modify search index schema y Virtual columns.
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Create a mapping table for the search index.
El siguiente ejemplo crea una tabla de asignación llamada example_table__example_table_index para el search index example_table_index de la tabla de datos example_table.
CREATE TABLE `example_table__example_table_index`(
`pk` MEDIUMTEXT,
`attr` MEDIUMTEXT,
`attr_virtual` MEDIUMTEXT #virtual column
)
ENGINE='searchindex',
ENGINE_ATTRIBUTE='{"index_name":"example_table_index","table_name":"example_table"}';
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Utilice match phrase query (TEXT_MATCH_PHRASE) en las instrucciones SQL.
El siguiente ejemplo consulta datos en la tabla de asignación del search index example_table__example_table_index donde el valor de la columna virtual attr_virtual coincide con la cadena "tablestore is super cool!".
select * from example_table__example_table_index where TEXT_MATCH_PHRASE(attr_virtual, "tablestore is super cool!");