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Object Storage Service:Pesquisar objetos do OSS por metadados e conteúdo semântico

Última atualização: Jul 03, 2026

Indexe dados do OSS para localizar rapidamente imagens, vídeos, documentos e áudios por metadados ou conteúdo semântico.

Por que usar a indexação de dados

A indexação de dados supera as limitações dos métodos tradicionais de recuperação:

Recuperação tradicional

Indexação de dados do OSS

Operações complexas: Exige iterar objetos com ListObjects e criar um banco de dados de metadados personalizado.

Facilidade de uso: Dispensa migração de dados ou sistema de pesquisa personalizado. Consulte e analise dados diretamente pelos índices que o OSS cria automaticamente.

Baixo desempenho de recuperação: Lento e ineficiente em grande escala.

Recuperação de alto desempenho: Indexa e agrega dezenas de bilhões de objetos em menos de um segundo.

Capacidades de pesquisa limitadas: Suporta apenas pesquisas baseadas em metadados do OSS.

Suporte multimodal: Permite pesquisa semântica e análise de características de objetos em diversos tipos de conteúdo.

Métodos de recuperação de dados compatíveis

O OSS oferece dois métodos de recuperação: MetaSearch e AISearch.

Item

MetaSearch

AISearch

Descrição

Consulta objetos por atributos de metadados, incluindo metadados do OSS, ETags e tags de objeto.

Converte documentos, imagens, vídeos e áudios em vetores e recupera objetos por similaridade semântica.

Casos de uso

Pesquisa de objetos e estatísticas.

Pesquisa multimodal e recuperação complexa de objetos.

Exemplo de consulta

Pesquise objetos enviados em 14 de setembro de 2024, com ACL privada e classe de armazenamento Standard.

O painel OSS Metadata filtra por storage class, ACL, Object Name, Upload Type, Last Modified Time, Object Size e Version.

Pesquise imagens relacionadas a "maçã".

Insira "maçã" no campo Semantic Content (tag de IA) e selecione Image em Multimedia Metadata. Refine a busca com OSS Metadata: storage class, ACL, Object Name (suporta curinga), Upload Type, Last Modified Time, Object Size e Object Version.

Exemplo de resultado

Retorna uma lista de objetos enviados em 14 de setembro de 2024, com ACL privada e classe de armazenamento Standard.

A consulta retorna três objetos: demo.mov (105,5 MB), demo.pdf (1,39 MB) e demo.png (230,16 KB).

Retorna uma lista de objetos de imagem relacionados a "maçã".

Por exemplo, o objeto multimodal/apple.jpg é retornado.

Escolha um método de recuperação de dados

Comparação dos critérios de pesquisa

Critério de pesquisa

MetaSearch

AISearch

Metadados do OSS

Tags de objeto e ETags

Metadados do usuário

Metadados multimídia

Conteúdo semântico

Casos de uso recomendados

  • Estatísticas para otimização de custos

    Use metadados como timestamps para identificar dados não utilizados ou frios e otimizar os custos de armazenamento.

    Recomendado: MetaSearch.

  • Validação de dados

    Após processar ou limpar dados, compare métricas como volume de dados e tamanho do objeto para verificar os resultados.

    Recomendado: MetaSearch.

  • Auditoria de dados

    Combine metadados e conteúdo semântico para auditar a conformidade do conteúdo dos objetos.

    Recomendado: AISearch.

  • Pesquisa multimodal

    Recupere objetos por dados multimídia e conteúdo semântico — ideal para históricos de chat, bibliotecas de ativos de mídia e pesquisa semântica.

    Recomendado: AISearch.

Como funciona

Funcionamento do MetaSearch

image
  1. Um aplicativo envia objetos — como imagens, vídeos, documentos e áudios — para um bucket do OSS.

  2. Um usuário do RAM com permissões de gerenciamento do OSS ativa a indexação de dados e seleciona MetaSearch.

  3. O OSS cria automaticamente um índice de dados com o esquema padrão, contendo metadados do OSS, ETags e tags de objeto.

  4. O aplicativo chama a API DoMetaQuery para consultar objetos por atributos de metadados.

  5. O OSS retorna os objetos correspondentes às condições da consulta.

Funcionamento do AISearch

image
  1. Um aplicativo envia objetos — como imagens, vídeos, documentos e áudios — para um bucket do OSS.

  2. Um usuário do RAM com permissões de gerenciamento do OSS ativa a indexação de dados e seleciona AISearch.

  3. O OSS cria automaticamente um índice de dados com o esquema padrão e um modelo de embedding, contendo metadados do OSS, ETags, tags de objeto, metadados do usuário, metadados multimídia e conteúdo semântico.

  4. O aplicativo chama a API DoMetaQuery para consultar objetos por atributos de metadados e conteúdo semântico.

  5. O OSS retorna os objetos correspondentes às condições da consulta.

Primeiros passos

Comece a usar o MetaSearch e o AISearch:

Tutoriais para casos de uso específicos:

Referência de desempenho

Após a ativação, a indexação de dados cria e atualiza continuamente o índice de metadados com capacidade de consulta dedicada (QPS).

MetaSearch e AISearch diferem no tempo de criação do índice, latência de atualização e limites de QPS: