Tablestore:Array データ型と Nested データ型

Array のフォーマット

次の表では、多次元インデックスにおける Array データ型と基本データ型の組み合わせについて説明します。

注意事項

多次元インデックスのフィールドのデータ型が、Array データ型と Long や Double などの基本データ型の組み合わせである場合、多次元インデックスが作成されるデータテーブルのフィールドは String 型である必要があり、多次元インデックスのフィールドは対応する基本データ型である必要があります。

たとえば、price フィールドが Double Array 型の場合、データテーブルの price フィールドは String 型でなければなりません。多次元インデックスでは、対応するフィールドは Double 型でなければならず、isArray=true プロパティを追加する必要があります。

例

array_search_table という名前のデータテーブルがあると仮定します。次の表にサンプルデータを示します。

データテーブルには、プライマリキー列 pk と 2 つの属性列 col_keyword_array および col_long_array が含まれます。すべての列は String 型です。

1. 検索インデックスを作成します。

   array_query_table_index という名前の多次元インデックスを作成します。インデックスには、String Array 型の col_keyword_array と Long Array 型の col_long_array の 2 つの列が含まれます。

   

2. 多次元インデックスを使用して Array データ型のデータをクエリします。

   次の Java コードは、配列データをクエリする方法を示しています。クエリ条件では、col_keyword_array 列に「Cloud server」と完全に一致する要素が含まれ、col_long_array 列に 2024 と等しい要素が含まれるように指定します。

   説明

   SQL 文を実行して、多次元インデックス内の Array データ型のデータをクエリできます。詳細については、「多次元インデックスを使用したデータのクエリに SQL 文を実行」をご参照ください。

   private static void query(SyncClient client) {
       // 条件 1: col_keyword_array 列の値に "Cloud server" と完全に一致する要素が含まれている。
       TermQuery keywordTermQuery = new TermQuery(); // クエリタイプを TermQuery に設定します。
       keywordTermQuery.setFieldName("col_keyword_array"); // 一致させたい列の名前を指定します。
       keywordTermQuery.setTerm(ColumnValue.fromString("Cloud server")); // フィールドを一致させるために使用する値を指定します。
       
       // 条件 2: col_long_array 列の値に 2024 と等しい要素が含まれている。
       TermQuery longTermQuery = new TermQuery(); // クエリタイプを TermQuery に設定します。
       longTermQuery.setFieldName("col_long_array"); // 一致させたい列の名前を指定します。
       longTermQuery.setTerm(ColumnValue.fromLong(2024l)); // フィールドを一致させるために使用する値を指定します。
       
       SearchQuery searchQuery = new SearchQuery();
       // クエリ結果が条件 1 と条件 2 を同時に満たす Boolean クエリを構築します。
       BoolQuery boolQuery = new BoolQuery();
       boolQuery.setMustQueries(Arrays.asList(keywordTermQuery, longTermQuery));
       searchQuery.setQuery(boolQuery);
       //searchQuery.setGetTotalCount(true); // 一致した行の総数を返すように指定します。
       
       SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("<TABLE_NAME>", "<SEARCH_INDEX_NAME>", searchQuery);
       // columnsToGet パラメーターを設定して、返したい列を指定するか、すべての列を返すように指定できます。このパラメーターを設定しない場合、プライマリキー列のみが返されます。
       //SearchRequest.ColumnsToGet columnsToGet = new SearchRequest.ColumnsToGet();
       //columnsToGet.setReturnAll(true); // すべての列を返すように指定します。
       //columnsToGet.setColumns(Arrays.asList("ColName1","ColName2")); // 返したい列を指定します。
       //searchRequest.setColumnsToGet(columnsToGet);
       
       SearchResponse resp = client.search(searchRequest);
       //System.out.println("TotalCount: " + resp.getTotalCount()); // 返された行数ではなく、一致した行の総数を表示するように指定します。
       System.out.println("Row: " + resp.getRows());
   }

Nested のフォーマット

ネストされたフィールドは、単一レベルと複数レベルのネストされたフィールドに分類されます。次の表では、2 つのタイプについて説明します。

[
    {
        "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"
            }
        ]
    }
]

例

// 子行のフィールドのスキーマを作成します。
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")));

// 子行用に作成されたスキーマを Nested フィールドの subfieldSchemas の値として使用します。
FieldSchema nestedFieldSchema = new FieldSchema("tags", FieldType.NESTED)
    .setSubFieldSchemas(subFieldSchemas);

// address の Nested フィールドの子行にある 3 つのフィールドのスキーマを作成します。user.address で指定されたパスを使用して、子行のフィールドのデータをクエリできます。
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));

// Nested フィールド user の各子行のスキーマを作成します。各子行には、3 つの異なる基本データ型のフィールドと、address という名前の 1 つの Nested フィールドが含まれます。Nested フィールド user で指定されたパスを使用して、子行のフィールドのデータをクエリできます。
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));

// Nested フィールド user の子行用に作成されたスキーマを Nested フィールドの subfieldSchemas の値として使用します。
List<FieldSchema> fieldSchemas = new ArrayList<>();
fieldSchemas.add(new FieldSchema("user",FieldType.NESTED).setSubFieldSchemas(subFieldSchemas));