Tablestore:Array and nested data types

Formats Array

Le tableau suivant décrit les formats de tableau pour les types de données primitifs dans les index de recherche.

Notes d'utilisation

Pour les champs de type Array dans un index de recherche, le champ correspondant dans la table de données doit être de type String, tandis que le champ dans l'index de recherche doit être du type primitif correspondant, tel que Long ou Double.

Par exemple, si le champ price est de type Double Array, le champ price dans la table de données doit être de type String. Dans l'index de recherche, définissez le type de champ sur Double et ajoutez la propriété isArray=true.

Exemples

Supposons qu'une table de données nommée array_search_table contient les exemples de données suivants.

La table de données comprend la colonne de clé primaire pk (de type String) et deux colonnes d'attribut : col_keyword_array (de type String) et col_long_array (de type String).

1. Créez un index de recherche.

   Créez un index de recherche nommé array_query_table_index. L'index inclut deux colonnes : col_keyword_array (de type String Array) et col_long_array (de type Long Array).

   Pour Schema Generation Method, sélectionnez Auto-generate. Ensuite, dans le tableau de configuration des champs, vérifiez que le commutateur Array est activé pour les champs correspondants.

2. Interrogez les données de type Array à l'aide de l'index de recherche.

   Le code Java suivant interroge les données de tableau où la colonne col_keyword_array contient un élément correspondant exactement à « Cloud server » et la colonne col_long_array contient un élément égal à 2024.

   Remarque

   Pour interroger des données de type Array dans un index de recherche à l'aide d'instructions SQL, consultez Execute SQL statements to query data using the search index.

   private static void query(SyncClient client) {
       // Condition 1: The col_keyword_array field contains an element that is an exact match for "ECS".
       TermQuery keywordTermQuery = new TermQuery(); 
       keywordTermQuery.setFieldName("col_keyword_array"); 
       keywordTermQuery.setTerm(ColumnValue.fromString("ECS")); 
       // Condition 2: The col_long_array field contains an element equal to 2024.
       TermQuery longTermQuery = new TermQuery(); 
       longTermQuery.setFieldName("col_long_array"); 
       longTermQuery.setTerm(ColumnValue.fromLong(2024l)); 
       SearchQuery searchQuery = new SearchQuery();
       // Require both conditions to be true.
       BoolQuery boolQuery = new BoolQuery();
       boolQuery.setMustQueries(Arrays.asList(keywordTermQuery, longTermQuery));
       searchQuery.setQuery(boolQuery);
       //searchQuery.setGetTotalCount(true); // Set to return the total number of matched rows.
       SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("<TABLE_NAME>", "<SEARCH_INDEX_NAME>", searchQuery);
       // You can configure the columnsToGet parameter to specify the columns to return or return all columns. If this parameter is not configured, only primary key columns are returned by default.
       //SearchRequest.ColumnsToGet columnsToGet = new SearchRequest.ColumnsToGet();
       //columnsToGet.setReturnAll(true); // Set to return all columns.
       //columnsToGet.setColumns(Arrays.asList("ColName1","ColName2")); // Set to return specified columns.
       //searchRequest.setColumnsToGet(columnsToGet);
       SearchResponse resp = client.search(searchRequest);
       //System.out.println("TotalCount: " + resp.getTotalCount()); // Print the total number of matched rows, not the number of returned rows.
       System.out.println("Row: " + resp.getRows());
   }

Formats Nested

Les champs imbriqués sont classés en types à un seul niveau et à plusieurs niveaux.

[
    {
        "tagName": "tag1",
        "score": 0,8
    },
    {
        "tagName": "tag2",
        "score": 0,2
    }
]

[
    {
        "name": "Zhang San",
        "age": 20,
        "phone": "1390000****",
        "address": [
            {
                "province": "Zhejiang Province",
                "city": "Hangzhou City",
                "street": "No. 1201, Xingfu Community, Sunshine Avenue"
            }
        ]
    }
]

Notes d'utilisation

Pour les champs de type Nested dans un index de recherche, le champ correspondant dans la table de données doit être de type String, tandis que le champ dans l'index de recherche doit être de type Nested. Utilisez des requêtes imbriquées pour interroger les champs de type Nested.

Lors de l'écriture des données dans la table de données, formatez la valeur du champ imbriqué sous forme de tableau JSON d'objets. Par exemple, [{"tagName":"tag1", "score":0.8,"time": 1730690237000 }, {"tagName":"tag2", "score":0.2,"time": 1730691557000}].

Exemples

// Create FieldSchema objects for the fields in a child row.
List<FieldSchema> subFieldSchemas = new ArrayList<FieldSchema>();
subFieldSchemas.add(new FieldSchema("tagName", FieldType.KEYWORD)
    .setIndex(true).setEnableSortAndAgg(true));
subFieldSchemas.add(new FieldSchema("score", FieldType.DOUBLE)
    .setIndex(true).setEnableSortAndAgg(true));
subFieldSchemas.add(new FieldSchema("time", FieldType.DATE)
    .setDateFormats(Arrays.asList("epoch_millis")));
// Set the child row FieldSchema objects to the subFieldSchemas of the nested field.
FieldSchema nestedFieldSchema = new FieldSchema("tags", FieldType.NESTED)
    .setSubFieldSchemas(subFieldSchemas);

// Define subfield schemas for the 'address' nested field. The query path for these fields is user.address.
List<FieldSchema> addressSubFiledSchemas = new ArrayList<>();
addressSubFiledSchemas.add(new FieldSchema("province",FieldType.KEYWORD));
addressSubFiledSchemas.add(new FieldSchema("city",FieldType.KEYWORD));
addressSubFiledSchemas.add(new FieldSchema("street",FieldType.KEYWORD));
// Define subfield schemas for the 'user' nested field. Each child row contains four primitive type fields and one nested field 'address'.
List<FieldSchema> subFieldSchemas = new ArrayList<>();
subFieldSchemas.add(new FieldSchema("name",FieldType.KEYWORD));
subFieldSchemas.add(new FieldSchema("age",FieldType.LONG));
subFieldSchemas.add(new FieldSchema("birth",FieldType.DATE).setDateFormats(Arrays.asList("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS")));
subFieldSchemas.add(new FieldSchema("phone",FieldType.KEYWORD));
subFieldSchemas.add(new FieldSchema("address",FieldType.NESTED).setSubFieldSchemas(addressSubFiledSchemas));
// Add the 'user' nested field schema to the list of main field schemas.
List<FieldSchema> fieldSchemas = new ArrayList<>();
fieldSchemas.add(new FieldSchema("user",FieldType.NESTED).setSubFieldSchemas(subFieldSchemas));

Limites

• Les index de recherche contenant des champs Nested ne prennent pas en charge IndexSort, une fonctionnalité qui améliore les performances des requêtes dans divers scénarios.

• Lors de la pagination des résultats de requête provenant d'un index de recherche contenant des champs Nested, spécifiez une méthode de tri dans les conditions de requête. Sinon, Tablestore ne renvoie pas nextToken lorsque seuls des résultats partiels sont lus.

• Les requêtes imbriquées offrent des performances inférieures à celles des autres types de requêtes.

En dehors de ces limites, le type Nested prend en charge tous les types de requêtes, le tri et l'agrégation.