Tablestore:データ型

Array データ型は複合データ型であり、Long、Double、Boolean、Keyword、Text、Date、Geopoint などのプリミティブデータ型と組み合わせて、複雑なデータ構造を構築できます。たとえば、Long データ型と Array データ型の組み合わせは、長整数の配列を構築するために使用されます。長整数配列には複数の長整数が含まれる場合があります。クエリの際に長整数のいずれかが一致すると、対応する行が返されます。Array データ型は、同じ型のデータのコレクションを格納するのに適しています。

検索インデックスのフィールドのデータ型が、Long や Double などのプリミティブデータ型と Array 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プリミティブ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 Array 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設定を行う必要があります。

次の表は、検索インデックスにおける Array データ型とプリミティブデータ型の組み合わせについて説明しています。

Nested 型のデータはネストされたドキュメントです。ネストされたドキュメントは、データの行（ドキュメント）に複数の子行（子ドキュメント）が含まれている場合に使用されます。複数の子行はネストされたフィールドに格納されます。Nested データ型は、階層構造を持つデータを格納するのに適しています。

ネストされたフィールドの子行のスキーマを指定する必要があります。スキーマには、子行のフィールドと各フィールドのプロパティが含まれている必要があります。Nested データ型は、JSON データ型と同様に、複数の値を格納するために使用できます。

検索インデックスのフィールドが Nested 型の場合、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 Nested 型である必要があります。Nested 型のフィールドをクエリするには、ネストされたクエリを実行する必要があります。

データテーブルのフィールドにデータを書き込む際に、そのフィールドがデータテーブル用に作成された検索インデックスのネストされたフィールドに対応している場合は、データテーブルのフィールドが JSON 配列型であることを確認してください。例：[{"tagName":"tag1", "score":0.8,"time": 1730690237000 }, {"tagName":"tag2", "score":0.2,"time": 1730691557000}]。

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。次の表は、2 つの型について説明しています。

[
    {
        "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"
            }
        ]
    }
]