Tablestore:多次元インデックス

インデックスタイプ

説明

シナリオ

データテーブルのプライマリキー

データテーブルは大きなマップに似ています。データテーブルは、プライマリキー列に基づくクエリのみをサポートしています。

プライマリキーベースのクエリは、すべてのプライマリキー列の値またはプライマリキープレフィックスを決定できるシナリオに適しています。

セカンダリインデックス

データテーブルに 1 つ以上のインデックステーブルを作成し、インデックステーブルのプライマリキー列を使用してクエリを実行できます。インデックステーブルのプライマリキー列は、すべてのプライマリキー列と、インデックステーブルが作成されるデータテーブルの特定の数の事前定義列で構成されます。

セカンダリインデックスは、クエリ対象の列を決定でき、クエリ対象の列の数が少なく、すべてのプライマリキー列の値またはプライマリキープレフィックスを決定できるシナリオに適しています。

多次元インデックス

多次元インデックスは、さまざまなクエリシナリオで転置インデックス、Bkd ツリー、および列ストアを使用します。

多次元インデックスは、データテーブルのプライマリキー列とセカンダリインデックスに基づくクエリではビジネス要件を満たすことができないすべてのクエリおよび分析シナリオに適しています。たとえば、多次元インデックスを使用して、プライマリキー列以外に基づくクエリ、ブールクエリ、リレーショナルクエリ、全文検索、ジオクエリ、あいまい検索、ネストされたクエリ、Exists クエリ、および集約操作を実行できます。

機能

説明

参照

プライマリキー列とプライマリキー列以外に基づくクエリ

多次元インデックスを使用して、ランダムな列に基づいてデータをクエリできます。この機能は、ほとんどのシナリオのクエリ要件を満たします。

プライマリキー列またはプライマリキープレフィックスに基づくクエリがビジネス要件を満たさない場合は、多次元インデックスを作成し、データをクエリする列を多次元インデックスに追加できます。これにより、多次元インデックスを使用して、列に基づいてデータをクエリできます。

基本的なクエリなどの、多次元インデックスによって提供されるクエリメソッドのドキュメント

ブールクエリ

複数のフィールドを組み合わせて、データを効率的にクエリできます。この機能は、複数の条件に基づいてデータをフィルタリングする注文システム、ログ分析、ユーザープロファイルなどのシナリオに適しています。

たとえば、注文シナリオのデータテーブルには、数十のフィールドが含まれている場合があります。リレーショナルデータベースでさまざまなフィールドの組み合わせに基づいてデータをクエリするには、数百のインデックスを作成する必要がある場合があります。さらに、事前に組み合わせが考慮されておらず、対応するインデックスが作成されていない場合は、データを効率的にクエリできません。

ただし、Tablestore を使用する場合、多次元インデックスを作成し、データをクエリするフィールドを多次元インデックスに追加するだけで済みます。多次元インデックスを使用してデータをクエリする場合、ビジネス要件に基づいて、多次元インデックス内のフィールドの組み合わせに基づいて条件を指定できます。 多次元インデックスは、AND、OR、NOT などの論理演算子もサポートしています。

詳細については、「ブールクエリ」をご参照ください。

ジオクエリ

モバイルデバイスの人気が高まるにつれて、地理的な位置データの重要性が増しています。地理的な位置データは、ソーシャルメディア アプリ、フードデリバリー アプリ、スポーツ アプリ、インターネット of Vehicles（IoV）アプリなど、さまざまなアプリで使用されています。地理的な位置データに基づくクエリが必要です。

多次元インデックスは、地理的な位置データに基づく次のクエリ機能をサポートしています。

• Near：中心点（例：WeChat のPeople Nearby 機能）に基づいて、特定の半径内の点をクエリします。

• Within：特定の長方形または多角形領域内の点をクエリします。

Tablestore の多次元インデックスを使用すると、他のデータベースサービスや検索エンジンを使用せずに、これらの機能を使用して地理的な位置データをクエリできます。

• 詳細については、「地理的距離クエリ」をご参照ください。

• 詳細については、「地理的境界ボックスクエリ」をご参照ください。

• 詳細については、「地理的多角形クエリ」をご参照ください。

全文検索

特定の文字列を含むデータをクエリできます。この機能は、ビッグデータ分析、コンテンツ検索、ナレッジ マネジメント、ソーシャルメディア分析、ログ分析、インテリジェントな Q&A システム、コンプライアンス レビュー、インテリジェントおすすめなどのシナリオに適しています。

多次元インデックスは、全文検索をサポートするためにデータをトークン化できます。 多次元インデックスを使用して、BM25 ベースのキーワード関連性スコアのみに基づいてクエリ結果を並べ替えることができます。複雑な関連性スコアに基づいてクエリ結果を並べ替える場合は、検索システムを使用することをお勧めします。

多次元インデックスは、単語トークン化、デリミタトークン化、最小意味単位ベースのトークン化、最大意味単位ベースのトークン化、あいまいトークン化などのトークン化メソッドをサポートしています。要件に基づいてトークン化メソッドを選択できます。クエリ結果でクエリ文字列を強調表示する場合は、強調表示機能を使用できます。

• 詳細については、「一致クエリ」をご参照ください。

• 詳細については、「フレーズ一致検索」をご参照ください。

• 詳細については、「トークン化」をご参照ください。

• 詳細については、「ハイライト」をご参照ください。

KNN ベクタクエリ

多次元インデックスは、KNN ベクタクエリ機能を提供します。ベクタを使用して近似最近傍検索を実行することにより、大規模なデータセットで最も類似したデータ項目を見つけることができます。この機能は、検索拡張生成（RAG）、おすすめシステム、画像、動画、音声の類似性検出、自然言語処理（NLP）などのシナリオに適しています。

詳細については、「KNN ベクタクエリ」をご参照ください。

あいまい検索

Tablestore の多次元インデックスは、ワイルドカードクエリ、プレフィックスクエリ、およびサフィックスクエリ機能をサポートしており、さまざまなシナリオであいまい検索の要件を満たします。

• ワイルドカードクエリ：この機能は、従来のリレーショナルデータベースの LIKE 演算子に似ています。アスタリスク（*）と疑問符（?）を含む文字列を指定して、ワイルドカードクエリを実行できます。

  *word* 文字列を検索するためにワイルドカードクエリを実行する場合は、トークン化ベースのワイルドカードクエリ（あいまいトークン化とフレーズ一致検索の組み合わせ）を使用して、クエリ パフォーマンスを向上させることができます。

• プレフィックスクエリ：プレフィックスを指定して、指定したプレフィックスと一致するデータをクエリできます。たとえば、プレフィックス appleに基づくクエリでは、apple6s や applexr などの結果が返されます。この機能は、すべての自然言語に適しています。

• サフィックスクエリ：サフィックスを指定して、指定したサフィックスと一致するデータをクエリできます。たとえば、1234で終わる携帯電話番号をクエリできます。

• 詳細については、「ワイルドカードクエリ」をご参照ください。

• 詳細については、「トークン化ベースのワイルドカードクエリ」をご参照ください。

• 詳細については、「プレフィックスクエリ」をご参照ください。

• 詳細については、「サフィックスクエリ」をご参照ください。

Exists クエリ

行の列が存在するかどうかをクエリできます。Exists クエリは、NULL クエリまたは NULL 値クエリとも呼ばれます。この機能は、データ整合性チェックやデータクレンジングなどのシナリオに適しています。

詳細については、「Exists クエリ」をご参照ください。

ネストされたクエリ

フラットな構造に加えて、オンライン アプリケーションによって生成されるデータは、タグ付き画像など、複雑で多層的な構造になっていることがよくあります。たとえば、データベースに多数の画像が保存されており、各画像には家、車、人などの複数の要素があります。画像内の各要素には、一意の重みスコアがあります。スコアは、画像内の要素のサイズと位置に基づいて評価されます。したがって、各画像には複数のタグがあります。各タグには、名前と重みスコアがあります。

タグ条件に基づいて画像をフィルタリングする場合は、ネストされたクエリ機能を使用できます。画像タグは JSON 形式で保存されます。例：

{
 // タグ
 "tags": [
   {
      "name": "car", // タグ名
      "score": 0.78 // 重みスコア
   },
   {
      "name": "tree", // タグ名
      "score": 0.24 // 重みスコア
   }
 ]
}

ネストされたクエリ機能を使用すると、複雑なデータのモデリングを容易にする、多層論理関係を持つデータのストレージとクエリ要件を効率的に処理できます。

JSON などの複雑なデータ構造のネストされたフィールドの場合、強調表示機能を有効にして、必要な情報を正確に特定することもできます。

• 詳細については、「Array および Nested データ型」をご参照ください。

• 詳細については、「ネストされたクエリ」をご参照ください。

折りたたみ（重複排除）

多次元インデックスは、折りたたみ（重複排除）機能をサポートしており、クエリ結果の多様性を向上させます。この機能は、クエリリクエストのクエリ結果における属性の最大発生回数を制限します。これにより、同じ属性を持つ過剰なクエリ結果が回避されます。たとえば、E コマース シナリオで laptopを検索すると、最初のページに同じブランドのラップトップが表示される場合があります。結果はユーザーフレンドリーではありません。この場合、折りたたみ（重複排除）機能を使用して、最初のページに異なるブランドのラップトップが表示されるようにすることができます。

詳細については、「折りたたみ（重複排除）」をご参照ください。

並べ替え

Tablestore では、テーブルデータはプライマリキーのアルファベット順に自動的に並べ替えられます。他のフィールドに基づいてデータを並べ替えるには、多次元インデックスの並べ替え機能を使用する必要があります。

多次元インデックスは、1 つ以上の条件に基づいて昇順または降順での並べ替えをサポートしています。並べ替えは、多次元インデックス内のすべてのデータに対してグローバルに実行されます。デフォルトでは、多次元インデックスの返される結果は、データテーブルのプライマリキーに基づいて並べ替えられます。

• 詳細については、「並べ替えとページングの実行」をご参照ください。

• 基本的なクエリなどの、多次元インデックスによって提供されるクエリメソッドのドキュメント

すべてに一致するクエリ

多次元インデックスを使用してデータをクエリする場合、クエリ条件を満たす行の総数を Tablestore が返すように指定できます。この機能は、データ検証やデータドリブン操作などのシナリオに適しています。

• 多次元インデックスのクエリ条件を指定しない場合、Tablestore は、インデックスを作成した行の総数を返します。

• テーブルへの新しいデータの書き込みを停止し、テーブル内のすべてのデータのインデックスを作成すると、Tablestore によって返される行の総数は、データテーブルの行の総数になります。

• 詳細については、「すべてに一致するクエリ」をご参照ください。

• 基本的なクエリなどの、多次元インデックスによって提供されるクエリメソッドのドキュメント

集約

多次元インデックスを使用すると、集約操作を実行して、最大値、最小値、平均値、合計、行の数と重複を除いた数、パーセンタイル、ヒストグラム統計を取得できます。また、多次元インデックスを使用して結果をグループ化することもできます。これにより、軽量の統計分析を実行できます。

詳細については、「集約」をご参照ください。

項目

時間によるテーブルパーティショニング

原則

日次、週次、月次、年次など、一定期間に基づいてデータテーブルをパーティション分割します。次に、パーティション分割された各テーブルに多次元インデックスを作成します。これにより、ビジネス要件に基づいて、指定された期間、テーブルを保持できます。

たとえば、6 か月間データを保持するには、各月のデータをデータテーブルに保存します。データテーブルに table_1 から table_6 までのラベルを順番に付け、各データテーブルに多次元インデックスを作成します。各データテーブルとその多次元インデックスには、それぞれの月のデータのみが保存されていることを確認してください。TTL 機能を実装するには、6 か月以上保持されているデータテーブルとそれに関連付けられた多次元インデックスを削除するだけで済みます。

多次元インデックスを使用してデータをクエリする場合、データテーブルに必要な時間範囲内のすべてのデータが含まれている場合は、特定のデータテーブルのみをクエリする必要があります。必要な時間範囲内のデータが複数のデータテーブルにまたがる場合は、これらのすべてのデータテーブルをクエリし、クエリ結果をマージする必要があります。

ルール

1 つの多次元インデックスのサイズは最大 500 億行まで可能です。最適なクエリ パフォーマンスを確保するために、1 つの多次元インデックスのサイズを 200 億行以下に制限することをお勧めします。

利点

• 保持されているデータテーブルの数に基づいて、データの保存期間を調整できます。

• クエリ パフォーマンスはデータ量に正比例します。データテーブルが複数のデータテーブルにパーティション分割された後、各データテーブルのデータ量には上限があります。これにより、クエリ パフォーマンスが向上し、クエリの待機時間やタイムアウトが長くなるのを防ぎます。

カテゴリ

操作

説明

インデックス管理

CreateSearchIndex

多次元インデックスを作成します。

UpdateSearchIndex

TTL とスキーマ構成を含む、多次元インデックスの構成を更新します。

DescribeSearchIndex

多次元インデックスの詳細をクエリします。

ListSearchIndex

多次元インデックスのリストをクエリします。

DeleteSearchIndex

多次元インデックスを削除します。

データクエリ

Search

多次元インデックスのすべての機能をサポートしています。Search 操作を呼び出して、サポートされているすべてのクエリメソッドを使用してデータをクエリし、並べ替えと集約操作を実行してデータを分析できます。クエリ結果は、指定された順序で返されます。

• クエリメソッド：プライマリキー列以外に基づくクエリ、Exists クエリ、あいまい検索、ブールクエリ、ネストされたクエリ、ジオクエリ、全文検索、KNN ベクタクエリ

• 折りたたみ（重複排除）

• 並べ替え

• 集約

• すべてに一致するクエリ

ParallelScan

データを並列でエクスポートします。ParallelScan 操作を呼び出して、サポートされているすべてのクエリメソッドを使用してデータをクエリできます。ただし、クエリ結果の取得を高速化するために、ParallelScan 操作では、並べ替えや集約などの分析機能はサポートされていません。

ParallelScan 操作は、Search 操作と比較して優れたクエリ パフォーマンスを提供します。ParallelScan 操作が並列スキャン タスクを含む単一のクエリリクエストを処理する場合、そのスループットは Search 操作の 5 倍です。

• クエリメソッド：プライマリキー列以外に基づくクエリ、Exists クエリ、あいまい検索、ブールクエリ、ネストされたクエリ、ジオクエリ、全文検索

• 1 つの ParallelScan リクエストに含まれる複数の並列スキャン タスク

この操作を呼び出すときは、ComputeSplits 操作を呼び出して、1 つの ParallelScan リクエストの並列スキャン タスクの最大数をクエリする必要があります。