Tablestore:フィルター

前提条件

• OTSClient インスタンスが初期化されていること。詳細については、OTSClient インスタンスの初期化を参照してください。

• データテーブルが作成され、データがデータテーブルに書き込まれていること。

手順

GetRow、BatchGetRow、または GetRange 操作を呼び出してデータをクエリする際に、フィルターを使用してフィルター条件を満たす行のみを返すことができます。

フィルターには、SingleColumnCondition と CompositeColumnCondition が含まれます。

• SingleColumnCondition: 参照列の値のみに基づいて、行を返すかどうかを決定します。

• CompositeColumnCondition: 複数の参照列の値に対するフィルター条件の組み合わせに基づいて、行を返すかどうかを決定します。

制限事項

• フィルター条件は、関係演算子 (=、!=、>、>=、<、および <=) と論理演算子 (NOT、AND、および OR) をサポートしています。フィルター条件には、最大 10 個のサブ条件を含めることができます。

• フィルターで使用される参照列は、返される列に含まれている必要があります。そうでない場合、フィルターは参照列の値をクエリできません。

• GetRow、BatchGetRow、および GetRange 操作にフィルターを使用する場合、これらの操作のネイティブのセマンティクスまたは制限は影響を受けません。

  GetRange 操作を呼び出す場合、最大 5,000 行または 4 MB のデータを同時にスキャンできます。

  スキャンされた 5,000 行または 4 MB のデータがフィルター条件を満たさない場合、レスポンスの行は空になります。ただし、next_start_primary_key パラメーターは空ではない場合があります。この場合、パラメーター値が空になるまで、next_start_primary_key パラメーターを使用してデータの読み取りを続行する必要があります。

パラメーター

例

def get_row_with_condition(client):
    # 読み取る行のプライマリキーを指定します。
    primary_key = [('uid',1), ('gid',101)]
    # 返す列を指定します。返す列を指定しない場合は、すべての列が返されます。
    columns_to_get = [] 
    # name 列の値が Hangzhou の場合に、行が返されるように指定します。
    cond = SingleColumnCondition("name", 'Hangzhou', ComparatorType.EQUAL, pass_if_missing = True)
    consumed, return_row, next_token = client.get_row('Sampletable', primary_key, columns_to_get, cond, 1)

    print('Read succeed, consume %s read cu.' % consumed.read)

    print('Value of primary key: %s' % return_row.primary_key)
    print('Value of attribute: %s' % return_row.attribute_columns)
    for att in return_row.attribute_columns:
        print('name:%s\tvalue:%s\ttimestamp:%d' % (att[0], att[1], att[2]))

def get_row_with_composite_condition(client):
    # 読み取る行のプライマリキーを指定します。
    primary_key = [('uid',1), ('gid',101)]
    # 返す列を指定します。返す列を指定しない場合は、すべての列が返されます。
    columns_to_get = [] 
    # growth 列の値が 0.9 かつ name 列の値が Hangzhou の場合に、行が返されるように指定します。
    cond = CompositeColumnCondition(LogicalOperator.AND)
    cond.add_sub_condition(SingleColumnCondition("growth", 0.9, ComparatorType.EQUAL))
    cond.add_sub_condition(SingleColumnCondition("name", 'Hangzhou', ComparatorType.EQUAL))

    consumed, return_row, next_token = client.get_row('Sampletable', primary_key, columns_to_get, cond, 1)

    print('Read succeed, consume %s read cu.' % consumed.read)

    print('Value of primary key: %s' % return_row.primary_key)
    print('Value of attribute: %s' % return_row.attribute_columns)
    for att in return_row.attribute_columns:
        print('name:%s\tvalue:%s\ttimestamp:%d' % (att[0], att[1], att[2]))

参照

• アプリケーションが異なる属性列をクエリ条件として使用してデータをクエリする必要がある場合は、属性列をセカンダリインデックスのプライマリキー列として指定できます。このようにして、セカンダリインデックスを使用して、属性列に基づいてデータをクエリできます。これにより、データクエリが高速化されます。詳細については、セカンダリインデックスを参照してください。

• ビジネスで多次元クエリとデータ分析が必要な場合は、検索インデックスを作成し、必要な属性を検索インデックスのフィールドとして指定できます。その後、検索インデックスを使用してデータをクエリおよび分析できます。たとえば、検索インデックスを使用して、非プライマリキー列、ブールクエリ、あいまいクエリに基づいてクエリを実行できます。また、検索インデックスを使用して、最大値と最小値を取得したり、行数の統計を収集したり、クエリ結果をグループ化したりすることもできます。詳細については、検索インデックスを参照してください。