多元索引除了提供Long、Double、Boolean、Keyword、Text和GeoPoint等基本类型外,还提供了数组类型和嵌套类型两种特殊类型。

数组类型

数组类型属于附加类型,可以附加在Long、Double、Boolean、Keyword、Text和GeoPoint等基本类型之上。例如Long类型+数组后,即为数组长整型,该字段中可以包括多个长整型数字,查询数据时其中任何一个匹配都可以返回该行数据。

多元索引的基本类型数组格式请参见下表。
数组类型 说明
Long Array 长整型的数组形式,格式为“[1000, 4, 5555]”。
Boolean Array 布尔值的数组形式,格式为“[true, false]”。
Double Array 浮点数的数组形式,格式为“[3.1415926, 0.99]”。
Keyword Array 字符串的数组形式,格式为JSON Array,例如 “[\"杭州\", \"西安\"]” 。
Text Array 文本的数组形式,格式为JSON Array,例如“[\"杭州\", \"西安\"]” 。

对于Text类型,一般无需使用数组形式。

GeoPoint Array 地理位置点的数组形式,格式为"[\"34.2, 43.0\", \"21.4, 45.2\"]"。

数组类型仅是多元索引中的概念,数据表中还未支持数组。对于多元索引中数组类型的字段,在数据表中必须为String类型,且对应的多元索引中的类型必须为相应的类型,例如Long、Double等。如果字段price是Double Array数组类型,则在数据表中price必须为String类型,在对应的多元索引中的类型必须为Double类型,且附加isArray=true属性。

嵌套类型

嵌套类型(Nested)代表嵌套文档类型。嵌套文档是指对于一行数据(文档)可以包含多个子行(子文档),多个子行保存在一个嵌套类型字段中。对于嵌套类型字段,需要指定其子行的结构,即子行中包含哪些字段以及每个字段的属性。嵌套类型类似数组,但是功能更丰富。

嵌套类型字段在写入数据表时为字符串类型,对应到多元索引嵌套字段类型的格式为JSON对象的数组,例如[{"tagName":"tag1", "score":0.8}, {"tagName":"tag2", "score":0.2}]。
注意 即使只有一个子行,也必须按照JSON数组的格式构造字符串。
  • 单层级嵌套类型示例

    单层级嵌套类型可以通过控制台或者SDK创建。

    以Java代码为例介绍创建单层级嵌套类型。示例中嵌套类型字段的名称为tags,子行中包含两个字段,如下图所示。fig_sample
    • 一个字段名称为tagName,类型为字符串类型(Keyword)。
    • 一个字段名称为score,类型为浮点数(Double)。

    写入数据表时的数据样例为[{"tagName":"tag1", "score":0.8}, {"tagName":"tag2", "score":0.2}]

    //构造子行的FieldSchema。
    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));
    
    //将子行的FieldSchema设置到嵌套类型字段的subfieldSchemas中。
    FieldSchema nestedFieldSchema = new FieldSchema("tags", FieldType.NESTED)
        .setSubFieldSchemas(subFieldSchemas);
  • 多层级嵌套类型示例

    多层级嵌套类型只能通过SDK创建。

    以Java示例代码为例介绍创建多层级嵌套类型。示例中嵌套类型字段的名称为user,子行中包含三个基础类型字段和一个嵌套类型字段。
    • 一个字段名称为name,类型为字符串类型(Keyword)。
    • 一个字段名称为age,类型为长整型(Long)。
    • 一个字段名称为phone,类型为字符串类型(Keyword)。
    • 一个嵌套类型字段的名称为address,子行中包含的三个字段名称分别为province、city和street,类型均为字符串类型(Keyword)。

    写入数据表时的数据样例为[ {"name":"张三","age":20,"phone":"15600000000","address":[{"province":"浙江省","city":"杭州市","street":"阳光大道幸福小区1201号"}]}]

    //构造嵌套类型字段address的子行FieldSchema,子行中包含三个字段。查询子行中字段的数据时,子行中字段的路径为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));
    
    //构造嵌套类型字段user的子行FieldSchema,子行中包含三个基础类型字段和一个嵌套类型字段address。查询子行中字段的数据时,子行中字段的路径为user。
    List<FieldSchema> subFieldSchemas = new ArrayList<>();
    subFieldSchemas.add(new FieldSchema("name",FieldType.KEYWORD));
    subFieldSchemas.add(new FieldSchema("age",FieldType.LONG));
    subFieldSchemas.add(new FieldSchema("phone",FieldType.KEYWORD));
    subFieldSchemas.add(new FieldSchema("address",FieldType.NESTED).setSubFieldSchemas(addressSubFiledSchemas));
    
    //将嵌套类型字段user的子行FieldSchema设置到嵌套类型字段的subfieldSchemas中。
    List<FieldSchema> fieldSchemas = new ArrayList<>();
    fieldSchemas.add(new FieldSchema("user",FieldType.NESTED).setSubFieldSchemas(subFieldSchemas));

嵌套类型的局限性如下:

  • 由于含有嵌套类型字段的多元索引不支持索引预排序(IndexSort),而索引预排序功能在很多场景下可以带来很大性能提升。
  • 如果使用含有嵌套类型字段的多元索引查询数据且需要翻页,则必须在查询条件中指定数据返回的排序方式,否则当符合查询条件的数据未读取完时,服务端不会返回nextToken。
  • 嵌套类型的查询性能相比其他类型的查询性能更低一些。

嵌套类型除了上述局限性外,和非嵌套类型支持的功能相同,支持所有的查询类型、排序和统计聚合。