Tablestore:JSON

主な違い

選択ガイドライン

ネストされたオブジェクト内のフィールド間の相関を厳密に保持する必要があるクエリの場合は、Nested を選択してください。高いクエリパフォーマンスが優先され、厳密なフィールド間の相関が不要な場合は、Object を選択してください。

ステップ 1: JSON タイプとデータ形式の選択

以下のセクションでは、Object タイプと Nested タイプを比較し、サポートされるデータ形式を示し、JSON データの書き込み方法を説明します。

// 配列形式
[{ "country": "China", "city": "Hangzhou" }, { "country": "USA", "city": "Seattle" }]

// 非配列形式
{ "country": "China", "city": "Hangzhou" }

private static void putRow(SyncClient client) {
    // プライマリキーを構築します。
    PrimaryKeyBuilder primaryKeyBuilder = PrimaryKeyBuilder.createPrimaryKeyBuilder();
    primaryKeyBuilder.addPrimaryKeyColumn("id", PrimaryKeyValue.fromString("10001"));
    PrimaryKey primaryKey = primaryKeyBuilder.build();

    // テーブル名を指定します。
    RowPutChange rowPutChange = new RowPutChange("<TABLE_NAME>", primaryKey);

    // 生の JSON データを構築します。
    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));
}

ステップ 2: フィールド構造の設定とインデックスの作成

次の例では、2 つのサブフィールドを持つ単一レベルの JSON フィールドを設定します。各サブフィールドのフィールドタイプとプロパティを定義して、クエリできるようにします。

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) // JsonType.OBJECT または JsonType.NESTED に設定します
    .setSubFieldSchemas(subFieldSchemas);

ステップ 3: データのクエリ

• Object：ネストされたデータをフラット化します。親フィールド名と子フィールド名をピリオド (.) で連結してフィールドにアクセスします。フィールドがフラット化されているため、異なるネストされたオブジェクトの値がクロスオブジェクトマッチングされる可能性があります。

• Nested：各ネストされたオブジェクトの独立性を保持します。同一のネストされたオブジェクト内でのみフィールドマッチングが行われるように、クエリ条件を NestedQuery でラップします。

public static void nestedQuery(SyncClient client) {
    // 条件 1: address サブ行の country フィールドの値が "China" である必要があります。
    TermQuery termQuery1 = new TermQuery();
    termQuery1.setFieldName("address.country");
    termQuery1.setTerm(ColumnValue.fromString("China"));

    // 条件 2: address サブ行の city フィールドの値が "Seattle" である必要があります。
    TermQuery termQuery2 = new TermQuery();
    termQuery2.setFieldName("address.city");
    termQuery2.setTerm(ColumnValue.fromString("Seattle"));

    // BoolQuery の AND 条件を使用して、両方の条件を満たすサブ行をクエリします。
    List<Query> mustQueries = new ArrayList<>();
    mustQueries.add(termQuery1);
    mustQueries.add(termQuery2);
    BoolQuery boolQuery = new BoolQuery();
    boolQuery.setMustQueries(mustQueries);

    // NestedQuery 内に BoolQuery を設定し、サブ行が複数のクエリ条件を同時に満たすように要求します。
    NestedQuery nestedQuery = new NestedQuery();    // クエリタイプを NestedQuery に設定します。
    nestedQuery.setPath("address");   // ネスト型カラムのパス (クエリ対象フィールドの親パス) を設定します。
    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) {
    // 条件 1: address サブ行の country フィールドの値が "China" である必要があります。
    TermQuery termQuery1 = new TermQuery();
    termQuery1.setFieldName("address.country");
    termQuery1.setTerm(ColumnValue.fromString("China"));

    // 条件 2: address サブ行の city フィールドの値が "Seattle" である必要があります。
    TermQuery termQuery2 = new TermQuery();
    termQuery2.setFieldName("address.city");
    termQuery2.setTerm(ColumnValue.fromString("Seattle"));

    // BoolQuery の AND 条件を使用して、両方の条件を満たすサブ行をクエリします。
    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());
}

単一レベル JSON

次の Java の例では、3 つのサブフィールドを持つ単一レベルの JSON フィールド tags (要件に応じて JSON 型を選択) を作成します：

• tagName：Keyword タイプ。タグ名の完全一致と集約に使用されます。

• score：Double タイプ。タグの重みの数値計算とソートに使用されます。

• time：epoch_millis 形式の Date タイプ。時間範囲クエリと時系列分析に使用されます。

データの書き込みには、配列形式と非配列形式の両方がサポートされています。

// 配列形式
[{"tagName":"tag1", "score":0.8,"time": 1730690237000 }, {"tagName":"tag2", "score":0.2,"time": 1730691557000}]
// 非配列形式
{"tagName":"tag1", "score":0.8,"time": 1730690237000 }

完全なスキーマ設定：

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) // 必要に応じて JsonType.NESTED に置き換えます
    .setSubFieldSchemas(subFieldSchemas);

複数レベル JSON

次の Java の例では、基本的なユーザー情報とネストされた住所データを含む多階層 JSON フィールド user を作成します（要件に応じて JSON 型を選択してください）。多階層 JSON フィールドは、Nested 型と Object 型の組み合わせをサポートします。

• 基本フィールド：name (Keyword、正確な名前クエリ用)、age (Long、年齢範囲フィルタリング用)、birth (Date、形式 yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS、誕生日クエリ用)、phone (Keyword、連絡先マッチング用)。

• ネストされたフィールド: address (要件に基づいて JSON 型を選択) は、階層的な位置情報クエリのために province、city、および street (すべてキーワード型) を含みます。

ユーザーデータのサンプル：

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

複数レベル JSON の完全なスキーマ設定：

// address のサブフィールドスキーマ (パス： 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));

// user のサブフィールドスキーマ (パス： 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) // 必要に応じて JsonType.OBJECT に置き換えます
    .setSubFieldSchemas(addressSubFiledSchemas));

// 親フィールド user を作成します
List<FieldSchema> fieldSchemas = new ArrayList<>();
fieldSchemas.add(new FieldSchema("user",FieldType.JSON)
    .setJsonType(JsonType.OBJECT) // 必要に応じて JsonType.NESTED に置き換えます
    .setSubFieldSchemas(subFieldSchemas));