多元索引字串類型 - Tablestore

背景資訊

Table Store資料表中的字串使用 String 類型儲存，相當於 C++、Java 等語言中的 String 類型。多元索引在此基礎上進一步細分，以支援不同的查詢模式：

類型	適用情境
Keyword	精確查詢、範圍查詢、排序和統計彙總
FuzzyKeyword	任意資料規模下的高效能萬用字元查詢、首碼查詢和尾碼查詢
Text	支援分詞化的全文檢索查詢，以及相關性評分

資料表中的 String 類型可直接在多元索引中映射為 Keyword、FuzzyKeyword 或 Text 類型。通過虛擬列功能，您還可以將資料表中的 Integer 或 Double 類型映射為這三種字串類型。

Keyword 將字串視為不可分割的整體儲存，類似關係型資料庫中的字串類型，是最常用的字串類型。支援精確查詢、多詞精確查詢、範圍查詢、萬用字元查詢、首碼查詢、存在性查詢（空值查詢），以及排序和統計彙總（含 GroupBy）。

典型應用情境：使用者識別碼、狀態代碼、郵件地址、國家代碼等需要精確匹配或彙總分析的欄位。

在百萬級以上資料集中，萬用字元查詢和首碼查詢的效能會隨資料規模增大而下降。如需在大規模資料上執行高效能模糊查詢，使用 FuzzyKeyword 類型。

Text 專為全文檢索查詢設計。寫入時，系統按配置的分詞方式將字串拆分為詞語後分別建索引；查詢時，查詢詞同樣先分詞再匹配。

正因為 Text 對詞語而非原始值建索引，它支援相關性評分、摘要高亮、匹配查詢和短語匹配查詢，但不支援精確查詢、排序和統計彙總。

典型應用情境：商品描述、文章本文、使用者評論等需要按詞語搜尋的長文字欄位。

分詞方式的更多資訊，請參見分詞。

FuzzyKeyword 專為高效能模糊查詢設計。寫入時，系統將每個欄位值的子串預先儲存在索引中，查詢時直接掃描緊湊的索引結構而非逐行遍曆未經處理資料。因此，萬用字元查詢、首碼查詢和尾碼查詢的效能不會隨資料規模增大而下降。

典型應用情境：日誌訊息、檔案路徑、商品 SKU 等使用者通過部分字串進行搜尋的欄位。

尾碼查詢直接使用 FuzzyKeyword 類型的 SuffixQuery。也可以將資料翻轉後對 Keyword 類型使用 PrefixQuery，但效能較弱。

說明

FuzzyKeyword 類型的欄位不支援排序和統計彙總。如需同時排序或彙總，通過虛擬列將該欄位額外映射為 Keyword 類型。
如果一個欄位需要同時使用多種查詢功能（例如精確查詢、高效能模糊查詢和全文檢索查詢），通過虛擬列將資料表的一列在多元索引中分別映射為 Keyword、Text 和 FuzzyKeyword 類型。更多資訊，請參見虛擬列。

三種字串類型在支援的查詢功能和最大長度上有所差異，詳見下表。

說明

"✓"表示支援，"×"表示不支援。