Tablestore:O que fazer se nenhum dado for encontrado ao chamar a operação Search para índices de pesquisa?

Descrição do problema

Ao chamar a operação Search para índices de pesquisa e consultar dados, nenhum dado é encontrado.

Possíveis causas

• Causa 1: Os dados da tabela de dados não foram sincronizados corretamente com o índice de pesquisa

  • Caso 1: Os dados da tabela de dados não foram sincronizados com o índice de pesquisa. Os dados são sincronizados de forma assíncrona da tabela de dados para o índice de pesquisa. Nesse caso, os dados no índice de pesquisa podem não estar atualizados.

  • Caso 2: Os nomes das colunas no índice de pesquisa diferenciam maiúsculas de minúsculas e podem não corresponder aos nomes das colunas na tabela de dados. Por exemplo, uma coluna na tabela de dados se chama ColumnName. Se a coluna no índice de pesquisa se chama columnname, o nome não corresponde ao da tabela de dados.

  • Caso 3: O tipo de dados de uma coluna no índice de pesquisa não corresponde ao tipo de dados da coluna mapeada na tabela de dados. Por exemplo, uma coluna na tabela de dados é do tipo Integer, mas a coluna mapeada no índice de pesquisa é do tipo Keyword.

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    O modelo Wide column do Tablestore não possui esquema fixo. Uma coluna de atributo pode ter tipos de dados diferentes em linhas distintas, o que pode causar falha na sincronização da tabela de dados para o índice de pesquisa em linhas específicas.

  • Caso 4: O tipo de dados de uma coluna no índice de pesquisa não corresponde ao formato de dados da coluna mapeada na tabela de dados. Por exemplo, uma coluna na tabela de dados é do tipo String e tem o valor -91,100, mas a coluna mapeada no índice de pesquisa é do tipo Geopoint, Nested ou Vector.

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    • O tipo de dados Geopoint no índice de pesquisa está no formato latitude,longitude. A latitude deve estar no intervalo de -90 a +90, e a longitude deve estar no intervalo de -180 a +180. A latitude deve ser especificada antes da longitude.

    • O tipo de dados Nested no índice de pesquisa está no formato de array JSON. Exemplo: [{"tagName":"tag1", "score":0.8}, {"tagName":"tag2", "score":0.2}].

    • O tipo de dados Vector no índice de pesquisa está no formato de array Float32. O comprimento do array deve ser igual ao número de dimensões do campo. Por exemplo, o número de dimensões de [1,5.1,4.7,0.08] é 4.

• Causa 2: Um método de consulta inadequado foi utilizado

  • Caso 1: A consulta match query é utilizada para pesquisar dados em campos do tipo Keyword no índice de pesquisa. Por exemplo, o valor da coluna na tabela de dados é "abc" e a coluna mapeada no índice de pesquisa é do tipo Keyword. Se a condição de consulta for definida como MatchQuery("ab"), nenhum dado será encontrado, pois dados do tipo Keyword não podem ser tokenizados. Não é possível usar match query para corresponder aos tokens.

  • Caso 2: Os parâmetros foram configurados incorretamente nas condições de consulta. Por exemplo, o valor da coluna na tabela de dados é "abc" e a coluna mapeada no índice de pesquisa é do tipo Keyword. Se a condição de consulta for definida como TermQuery("ab"), nenhum dado será encontrado.

  • Caso 3: Ao usar range query para consultar uma coluna do tipo Keyword no índice de pesquisa, as configurações da condição de consulta são inválidas. Por exemplo, o valor da coluna na tabela de dados é 20 e a coluna mapeada no índice de pesquisa é do tipo Keyword. Se a condição de consulta for definida como RangeQuery(>10), nenhum dado será encontrado.

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    Em uma range query, dados do tipo Keyword são comparados em ordem alfabética, enquanto dados dos tipos Long e Double são comparados com base nos valores numéricos.

  • Caso 4: O método de tokenização foi especificado incorretamente. Por exemplo, o valor da coluna na tabela de dados é "abcdefg", a coluna mapeada no índice de pesquisa é do tipo Text e o método de tokenização está definido como tokenização de palavra única. Se a condição de consulta for definida como MatchQuery("abcd"), nenhum dado será encontrado.

Soluções

• Os dados da tabela de dados não foram sincronizados corretamente com o índice de pesquisa

  • Certifique-se de que os dados da tabela de dados estejam sincronizados com o índice de pesquisa. Na maioria dos casos, a latência para sincronização incremental de dados é inferior a 3 segundos. A latência para sincronização completa de dados é diretamente proporcional ao volume de dados na tabela de dados.

  • Ao criar um índice de pesquisa, certifique-se de que os mapeamentos de nomes e tipos de dados entre as colunas no índice de pesquisa e as colunas na tabela de dados estejam corretos. Além disso, verifique se os formatos de dados na tabela de dados correspondem aos tipos de dados no índice de pesquisa. Para mais informações, consulte Tipos de dados, Tipos de string, Tipo de dados Date e Tipos de dados Array e Nested.

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    Se as configurações do índice de pesquisa forem inválidas, crie outro índice de pesquisa ou modifique dinamicamente o esquema do índice de pesquisa atual. Para mais informações, consulte Criar um índice de pesquisa e Modificar dinamicamente o esquema do índice de pesquisa.

  • Ao usar o recurso de consulta vetorial k-nearest neighbor (KNN), certifique-se de que os atributos do campo Vector no índice de pesquisa sejam iguais aos atributos do campo Vector gerado pelo sistema de embedding. Os atributos de um campo Vector incluem o número de dimensões, o tipo de dados e o algoritmo de medição de distância. Para mais informações, consulte Pesquisa vetorial.

• Um método de consulta inadequado foi utilizado

  • Ao usar um índice de pesquisa para consultar dados, certifique-se de que o método de consulta apropriado seja utilizado e de que condições de consulta válidas sejam especificadas. Para mais informações, consulte Introdução.

  • Certifique-se de que o método de tokenização correto esteja especificado. Para mais informações sobre como selecionar o método de tokenização correto, consulte Tokenização.