Tablestore:データ型

基本データ型

次の表は、サポートされている基本データ型を示しています。

地理位置情報データ型

検索インデックスは地理クエリをサポートしています。地理クエリが計算レイヤーにプッシュダウンされると、Spark は基本的なデータ型に加えて、地理位置情報に基づいてデータをクエリおよび分析できます。

地理クエリは、地理距離クエリ、地理バウンディングボックスクエリ、および地理ポリゴンクエリのクエリタイプを提供します。地理クエリを使用して、IoT デバイスの位置、食品配達注文の位置、従業員の入退勤時の位置、速達配達注文の位置に関する情報をクエリできます。次の方法を使用して地理クエリを実行できます。

• Tablestore の検索インデックスを使用します。詳細については、地理距離クエリを参照してください。

• Spark SQL を使用します。

  • クエリの中心点と半径を指定して、地理距離クエリを使用します。

    select * from table where  val_geo = '{"centerPoint":"3,0", "distanceInMeter": 100000}' and name like 'ali%'

  • 地理バウンディングボックスクエリを使用します。

    select * from table where geo = '{"topLeft":"8,0", "bottomRight": "0,10"}' and id in { 123 , 321 }

  • 地理ポリゴンクエリを使用します。

    select * from table where geo = '{"points":["5,0", "5,1", "6,1", "6,10"]}'

次の表は、Spark、Scala、検索インデックス、およびテーブルでサポートされている地理位置情報データ型を示しています。