プレフィックスクエリを実行して、指定したプレフィックスに一致するデータをクエリできます。プレフィックス条件の照合に使用される列が TEXT 列の場合、その列はトークン化されます。少なくとも 1 つのトークンに指定されたプレフィックスが含まれている場合、行はクエリ条件を満たします。
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。詳細については、データテーブルの作成とデータの書き込みを参照してください。
データテーブルの検索インデックスが作成されていること。詳細については、検索インデックスの作成を参照してください。
パラメーター
パラメーター | 説明 |
field_name | クエリする列の名前。 |
prefix | プレフィックス。 プレフィックス条件の照合に使用される列が TEXT 列の場合、その列はトークン化されます。少なくとも 1 つのトークンに指定されたプレフィックスが含まれている場合、行はクエリ条件を満たします。 |
query | クエリのタイプ。このパラメーターを PrefixQuery に設定します。 |
table_name | データテーブルの名前。 |
index_name | 検索インデックスの名前。 |
limit | 現在のクエリで返される行の最大数。 行の具体的なデータをクエリせずに、クエリ条件を満たす行の数のみをクエリするには、このパラメーターを 0 に設定します。 |
get_total_count | クエリ条件を満たす行の総数を返すかどうかを指定します。このパラメーターのデフォルト値は false で、クエリ条件を満たす行の総数は返されません。 このパラメーターを true に設定すると、クエリのパフォーマンスが低下します。 |
columns_to_get | クエリ条件を満たす各行のすべての列を返すかどうかを指定します。このパラメーターには、return_type フィールドと column_names フィールドを指定できます。
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例
次の例は、Col_Keyword 列の値が 'tablestore' で始まる行をクエリする方法を示しています。
Python V5.2.1 以降の Tablestore SDK を使用してプレフィックスクエリを実行する
デフォルトでは、Python V5.2.1 以降の Tablestore SDK を使用してプレフィックスクエリを実行すると、SearchResponse オブジェクトが返されます。次のコードはリクエストの例を示しています。
query = PrefixQuery('Col_Keyword', 'tablestore') search_response = client.search( '<TABLE_NAME>', '<SEARCH_INDEX_NAME>', SearchQuery(query, limit=100, get_total_count=True), ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL) ) print('request_id : %s' % search_response.request_id) print('is_all_succeed : %s' % search_response.is_all_succeed) print('total_count : %s' % search_response.total_count) print('rows : %s' % search_response.rows) # # 深いページングが必要な場合は、このメソッドにはページング深度に制限がないため、next_token パラメーターを設定することをお勧めします。 # all_rows = [] # next_token = None # # 最初のラウンド # search_response = client.search( # '<TABLE_NAME>', '<SEARCH_INDEX_NAME>', # SearchQuery(query, next_token=next_token, limit=100, get_total_count=True), # columns_to_get=ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL)) # all_rows.extend(search_response.rows) # # # ループ # while search_response.next_token: # search_response = client.search( # '<TABLE_NAME>', '<SEARCH_INDEX_NAME>', # SearchQuery(query, next_token=search_response.next_token, limit=100, get_total_count=True), # columns_to_get=ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL)) # all_rows.extend(search_response.rows) # print('Total rows:%s' % len(all_rows))
次のサンプルリクエストを使用して、Tuple タイプの結果を返すことができます。
query = PrefixQuery('Col_Keyword', 'tablestore') rows, next_token, total_count, is_all_succeed, agg_results, group_by_results = client.search( '<TABLE_NAME>', '<SEARCH_INDEX_NAME>', SearchQuery(query, limit=100, get_total_count=True), ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL) ).v1_response()
5.2.1 より前のバージョンの Python 用 Tablestore SDK を使用してプレフィックスクエリを実行する
V5.2.1 より前のバージョンの Python 用 Tablestore SDK を使用してプレフィックスクエリを実行すると、デフォルトで TUPLE タイプの結果が返されます。次のサンプルコードはリクエストの例を示しています。
query = PrefixQuery('Col_Keyword', 'tablestore') rows, next_token, total_count, is_all_succeed = client.search( '<TABLE_NAME>', '<SEARCH_INDEX_NAME>', SearchQuery(query, limit=100, get_total_count=True), ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL) )
FAQ
関連情報
検索インデックスを使用してデータをクエリする場合、次のクエリメソッドを使用できます。タームクエリ、複数タームクエリ、すべて一致クエリ、一致クエリ、一致フレーズクエリ、プレフィックスクエリ、範囲クエリ、ワイルドカードクエリ、地理クエリ、ブールクエリ、KNNベクトル検索クエリ、ネストされたクエリ、存在クエリ。検索インデックスで提供されるクエリメソッドを使用して、ビジネス要件に基づいて複数のディメンションからデータをクエリできます。
並べ替えとページング機能を使用して、クエリ条件を満たす行を並べ替えたりページネーションしたりできます。詳細については、並べ替えとページングを参照してください。
折りたたみ(重複排除)機能を使用して、特定の列に基づいて結果セットを折りたたむことができます。これにより、指定されたタイプのデータはクエリ結果に一度だけ表示されます。詳細については、折りたたみ(重複排除)を参照してください。
データテーブルのデータを分析する場合は、Search オペレーションの集計機能を使用するか、SQL ステートメントを実行できます。たとえば、最小値、最大値、合計、行の総数などを取得できます。詳細については、集計とSQL クエリを参照してください。
行を並べ替えることなく、クエリ条件を満たすすべての行を取得する場合は、ParallelScan オペレーションと ComputeSplits オペレーションを呼び出して並列スキャン機能を使用できます。詳細については、並列スキャンを参照してください。