Tablestore:JSON

Perbedaan utama

Panduan pemilihan

Pilih Nested ketika kueri harus secara ketat mempertahankan korelasi antar bidang dalam objek bersarang. Pilih Object ketika prioritas utama adalah performa kueri tinggi dan korelasi bidang ketat tidak diperlukan.

Langkah 1: Pilih tipe JSON dan format data

Bagian berikut membandingkan tipe Object dan Nested, menunjukkan format data yang didukung, serta mendemonstrasikan cara menulis data JSON.

// Format array
[{ "country": "China", "city": "Hangzhou" }, { "country": "USA", "city": "Seattle" }]

// Format non-array
{ "country": "China", "city": "Hangzhou" }

private static void putRow(SyncClient client) {
    // Bangun primary key.
    PrimaryKeyBuilder primaryKeyBuilder = PrimaryKeyBuilder.createPrimaryKeyBuilder();
    primaryKeyBuilder.addPrimaryKeyColumn("id", PrimaryKeyValue.fromString("10001"));
    PrimaryKey primaryKey = primaryKeyBuilder.build();

    // Tentukan nama tabel.
    RowPutChange rowPutChange = new RowPutChange("<TABLE_NAME>", primaryKey);

    // Bangun data JSON mentah.
    List<Map<String, Object>> addresses = Arrays.asList(
    new HashMap<String, Object>() {{ put("country", "China"); put("city", "Hangzhou"); }},
    new HashMap<String, Object>() {{ put("country", "USA");   put("city", "Seattle"); }}
    );
    String jsonString = JSON.toJSONString(addresses); 

    rowPutChange.addColumn(new Column("address", ColumnValue.fromString(jsonString)));

    client.putRow(new PutRowRequest(rowPutChange));
}

Langkah 2: Konfigurasi struktur bidang dan buat indeks

Contoh berikut mengonfigurasi bidang JSON tingkat tunggal dengan dua sub-bidang. Definisikan tipe bidang dan properti untuk setiap sub-bidang agar dapat dikueri.

List<FieldSchema> subFieldSchemas = new ArrayList<FieldSchema>();
subFieldSchemas.add(new FieldSchema("country", FieldType.KEYWORD)
    .setIndex(true).setEnableSortAndAgg(true));
subFieldSchemas.add(new FieldSchema("city", FieldType.KEYWORD)
    .setIndex(true).setEnableSortAndAgg(true));

FieldSchema jsonFieldSchema = new FieldSchema("address", FieldType.Json)
    .setJsonType(JsonType.OBJECT) // Setel ke JsonType.OBJECT atau JsonType.NESTED
    .setSubFieldSchemas(subFieldSchemas);

Langkah 3: Kueri data

• Object: Meratakan data bersarang. Akses bidang dengan menggabungkan nama bidang induk dan anak menggunakan titik (.). Karena bidang diratakan, nilai dari objek bersarang berbeda dapat saling mencocokkan.

• Nested: Mempertahankan independensi setiap objek bersarang. Bungkus kondisi kueri dalam NestedQuery untuk memastikan pencocokan bidang hanya terjadi dalam objek bersarang yang sama.

public static void nestedQuery(SyncClient client) {
    // Kondisi 1: Nilai bidang country dalam sub-baris address harus "China".
    TermQuery termQuery1 = new TermQuery();
    termQuery1.setFieldName("address.country");
    termQuery1.setTerm(ColumnValue.fromString("China"));

    // Kondisi 2: Nilai bidang city dalam sub-baris address harus "Seattle".
    TermQuery termQuery2 = new TermQuery();
    termQuery2.setFieldName("address.city");
    termQuery2.setTerm(ColumnValue.fromString("Seattle"));

    // Gunakan kondisi AND dari BoolQuery untuk mengkueri sub-baris yang memenuhi kedua kondisi.
    List<Query> mustQueries = new ArrayList<>();
    mustQueries.add(termQuery1);
    mustQueries.add(termQuery2);
    BoolQuery boolQuery = new BoolQuery();
    boolQuery.setMustQueries(mustQueries);

    // Setel BoolQuery dalam NestedQuery untuk mewajibkan satu sub-baris memenuhi beberapa kondisi kueri sekaligus.
    NestedQuery nestedQuery = new NestedQuery();    // Setel tipe kueri ke NestedQuery.
    nestedQuery.setPath("address");   // Setel path kolom tipe nested, yaitu path induk dari bidang yang akan dikueri.
    nestedQuery.setQuery(boolQuery);
    nestedQuery.setScoreMode(ScoreMode.None);

    SearchQuery searchQuery = new SearchQuery();
    searchQuery.setQuery(nestedQuery);

    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("<TABLE_NAME>", "<SEARCH_INDEX_NAME>", searchQuery);

    SearchResponse resp = client.search(searchRequest);
    System.out.println("Row: " + resp.getRows());
}

public static void boolQuery(SyncClient client) {
    // Kondisi 1: Nilai bidang country dalam sub-baris address harus "China".
    TermQuery termQuery1 = new TermQuery();
    termQuery1.setFieldName("address.country");
    termQuery1.setTerm(ColumnValue.fromString("China"));

    // Kondisi 2: Nilai bidang city dalam sub-baris address harus "Seattle".
    TermQuery termQuery2 = new TermQuery();
    termQuery2.setFieldName("address.city");
    termQuery2.setTerm(ColumnValue.fromString("Seattle"));

    // Gunakan kondisi AND dari BoolQuery untuk mengkueri sub-baris yang memenuhi kedua kondisi.
    List<Query> mustQueries = new ArrayList<>();
    mustQueries.add(termQuery1);
    mustQueries.add(termQuery2);
    BoolQuery boolQuery = new BoolQuery();
    boolQuery.setMustQueries(mustQueries);


    SearchQuery searchQuery = new SearchQuery();
    searchQuery.setQuery(boolQuery);

    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("<TABLE_NAME>", "<SEARCH_INDEX_NAME>", searchQuery);

    SearchResponse resp = client.search(searchRequest);
    System.out.println("Row: " + resp.getRows());
}

JSON tingkat tunggal

Contoh Java berikut membuat bidang JSON tingkat tunggal tags (pilih tipe JSON sesuai kebutuhan Anda) dengan tiga sub-bidang:

• tagName: Tipe Keyword. Digunakan untuk pencocokan eksak dan agregasi nama tag.

• score: Tipe Double. Digunakan untuk perhitungan numerik dan pengurutan bobot tag.

• time: Tipe Date dalam format epoch_millis. Digunakan untuk kueri rentang waktu dan analisis deret waktu.

Format array dan non-array didukung untuk penulisan data:

// Format array
[{"tagName":"tag1", "score":0.8,"time": 1730690237000 }, {"tagName":"tag2", "score":0.2,"time": 1730691557000}]
// Format non-array
{"tagName":"tag1", "score":0.8,"time": 1730690237000 }

Konfigurasi skema lengkap:

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")));

FieldSchema nestedFieldSchema = new FieldSchema("tags", FieldType.Json)
    .setJsonType(JsonType.OBJECT) // Ganti dengan JsonType.NESTED jika diperlukan
    .setSubFieldSchemas(subFieldSchemas);

JSON multi-level

Contoh Java berikut membuat bidang JSON multi-level user (pilih tipe JSON sesuai kebutuhan Anda) yang mencakup informasi pengguna dasar dan data alamat bersarang. Bidang JSON multi-level mendukung kombinasi tipe Nested dan Object.

• Bidang dasar: name (Keyword, untuk kueri nama eksak), age (Long, untuk filter rentang usia), birth (Date, format yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS, untuk kueri tanggal lahir), phone (Keyword, untuk pencocokan kontak).

• Bidang bersarang: address (pilih tipe JSON sesuai kebutuhan Anda), berisi province, city, dan street (semuanya tipe Keyword) untuk kueri lokasi hirarkis.

Data pengguna contoh:

{
  "name": "John",
  "age": 20,
  "birth": "2014-10-10 12:00:00.000",
  "phone": "1390000****",
  "address": {
    "province": "Zhejiang",
    "city": "Hangzhou",
    "street": "1201, Sunshine Community, Yangguang Avenue"
  }
}

Konfigurasi skema lengkap untuk JSON multi-level:

// Skema sub-bidang untuk address (path: 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));

// Skema sub-bidang untuk user (path: user)
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.JSON)
    .setJsonType(JsonType.NESTED) // Ganti dengan JsonType.OBJECT jika diperlukan
    .setSubFieldSchemas(addressSubFiledSchemas));

// Buat bidang induk: user
List<FieldSchema> fieldSchemas = new ArrayList<>();
fieldSchemas.add(new FieldSchema("user",FieldType.JSON)
    .setJsonType(JsonType.OBJECT) // Ganti dengan JsonType.NESTED jika diperlukan
    .setSubFieldSchemas(subFieldSchemas));