Tablestore:配列データ型とネストデータ型

配列の形式

次の表は、検索インデックスにおける配列データ型と基本データ型の組み合わせについて説明しています。

使用上の注意

検索インデックスのフィールドのデータ型が、Long や Double などの配列データ型と基本データ型の組み合わせである場合、検索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、検索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 フィールドは Double 配列型です。データテーブルの price フィールドの値は String 型、検索インデックスの price フィールドの値は Double 型である必要があり、isArray=true を指定する必要があります。

例

次の表は、array_search_table という名前のデータテーブルのサンプルデータを示しています。

データテーブルは、String 型の pk プライマリキー列、String 型の col_keyword_array 属性列、および String 型の col_long_array 属性列で構成されています。

1. 検索インデックスを作成します。

   この例では、array_query_table_index という名前の検索インデックスを作成します。検索インデックスには、配列データ型の次のフィールドが含まれています。Keyword データ型の要素を格納する col_keyword_array フィールドと、Long データ型の要素を格納する col_long_array フィールドです。

   

2. 検索インデックスを使用して、配列データ型のデータをクエリします。

   次の Java コードのサンプルは、検索インデックスを使用して配列データ型のデータをクエリする方法の例を示しています。この例では、col_keyword_array 列の値に「Cloud server」と完全に一致する要素が含まれ、col_long_array 列の値に 2024 と等しい要素が含まれる行が、クエリ条件を満たしています。

   説明

   SQL ステートメントを実行して、検索インデックス内の配列データ型のデータをクエリできます。詳細については、「SQL ステートメントを実行して検索インデックスを使用してデータをクエリする」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")); // フィールドと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)); // フィールドと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 を同時に満たすブール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); // 一致する行の総数が返されるように指定します。
       
       SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("<TABLE_NAME>", "<SEARCH_INDEX_NAME>", searchQuery);
       // columnsToGet パラメーターを設定して、返す列を指定するか、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); // すべての列が返されるように指定します。
       //columnsToGet.setColumns(Arrays.asList("ColName1","ColName2")); // 返す列を指定します。
       //searchRequest.setColumnsToGet(columnsToGet);
       
       SearchResponse resp = client.search(searchRequest);
       //System.out.println("TotalCount: " + resp.getTotalCount()); // 返される行数ではなく、一致する行の総数が表示されるように指定します。
       System.out.println("Row: " + resp.getRows());
   }

ネストの形式

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、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:"John",
        "age": 20,
        "phone": "1390000****",
        "address": [
            {
                "province": "Zhejiang",
                "city": "Hangzhou",
                "street": "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")));

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

// address ネストされたフィールドの子行の 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));

// ネストされたフィールド user の各子行のスキーマを作成します。各子行には、異なる基本データ型の 3 つのフィールドと、address という名前の 1 つのネストされたフィールドが含まれています。ネストされたフィールド 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));

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