テーブルまたはサーチインデックスのマッピングテーブルを作成した後、SELECT ステートメントを実行して、マッピングテーブルを使用してデータのクエリと分析を行うことができます。
SELECT ステートメントの詳細については、データのクエリを参照してください。
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。
マッピングテーブルが作成されていること。詳細については、テーブルのマッピングテーブル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 |
query | SQL ステートメント。必要な機能に基づいてパラメーターを設定します。 |
例
次のサンプルコードは、select pk, long_value, double_value, string_value, bool_value from test_table limit 20
ステートメントを実行して test_table という名前のテーブルのデータをクエリし、最大 20 行のデータを返す方法の例を示しています。システムは、リクエストタイプ、返された結果のスキーマ、およびクエリステートメントの返された結果を返します。
func queryData(client *tablestore.TableStoreClient) {
// SQL リクエストを作成します。
request := &tablestore.SQLQueryRequest{Query: "select pk, long_value, double_value, string_value, bool_value from test_table limit 20"}
// SQL リクエストへのレスポンスを取得します。
response, err := client.SQLQuery(request)
if err != nil {
panic(err)
}
// SQL リクエストタイプを取得します。
fmt.Printf("response type: %v\n", response.StmtType.String())
// SQL リクエストの返された結果のスキーマを取得します。
columns := response.ResultSet.Columns()
fmt.Printf("response table meta: [")
for i := 0; i < len(columns); i++ {
fmt.Printf("%v:%v ", columns[i].Name, columns[i].Type.String())
}
// SQL リクエストの返された結果を取得します。
resultSet := response.ResultSet
fmt.Println("]\nresponse resultset:")
for resultSet.HasNext() {
row := resultSet.Next()
stringValue, _ := row.GetString(0)
fmt.Printf("%v, ", stringValue)
stringValue, _ = row.GetStringByName("pk")
fmt.Printf("%v, ", stringValue)
longValue, _ := row.GetFloat64(1)
fmt.Printf("%v, ", longValue)
longValue, _ = row.GetFloat64ByName("long_value")
fmt.Printf("%v, ", longValue)
floatValue, _ := row.GetFloat64(2)
fmt.Printf("%v, ", floatValue)
floatValue, _ = row.GetFloat64ByName("double_value")
fmt.Printf("%v, ", floatValue)
stringValue, _ = row.GetString(3)
fmt.Printf("%v, ", stringValue)
stringValue, _ = row.GetStringByName("string_value")
fmt.Printf("%v, ", stringValue)
boolValue, _ := row.GetBool(4)
fmt.Printf("%v, ", boolValue)
boolValue, _ = row.GetBoolByName("bool_value")
fmt.Printf("%v\n", boolValue)
}
}
サンプルレスポンス:
response type: SQL_SELECT
response table meta: [pk:STRING long_value:INTEGER double_value:DOUBLE string_value:STRING bool_value:BOOLEAN]
response resultset:
binary_null, binary_null, 0, 0, 1, 1, a, a, false, false
bool_null, bool_null, 0, 0, 1, 1, a, a, false, false
double_null, double_null, 0, 0, 1, 1, a, a, false, false
long_null, long_null, 0, 0, 1, 1, a, a, false, false
string_null, string_null, 0, 0, 1, 1, , , false, false
FAQ
参考資料
SQL ステートメントを実行してデータクエリと計算を高速化する場合、セカンダリインデックスまたはサーチインデックスを作成できます。詳細については、インデックス選択ポリシーと計算プッシュダウンを参照してください。
データテーブルに属性列が追加または削除された場合、
ALTER TABLE
ステートメントを実行して、データテーブル用に作成されたマッピングテーブルを変更できます。詳細については、マッピングテーブルの属性列の更新を参照してください。テーブルの説明をクエリする場合、
DESCRIBE
ステートメントを実行できます。詳細については、テーブルに関する情報のクエリを参照してください。テーブルまたはサーチインデックス用に作成されたマッピングテーブルが不要になった場合、
DROP MAPPING TABLE
ステートメントを実行してマッピングテーブルを削除できます。詳細については、マッピングテーブルの削除を参照してください。テーブルのインデックス情報を表示する場合、
SHOW INDEX
ステートメントを実行できます。詳細については、テーブルのインデックス情報のクエリを参照してください。現在のデータベース内のマッピングテーブルの名前をクエリする場合、
SHOW TABLES
ステートメントを実行できます。詳細については、マッピングテーブルの名前のクエリを参照してください。MaxCompute、Spark、Hive、HadoopMR、Function Compute、Flink、PrestoDB などの計算エンジンを使用して、テーブル内のデータを計算および分析することもできます。詳細については、概要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、サーチインデックスを作成し、必要な属性をサーチインデックスのフィールドとして指定できます。その後、サーチインデックスを使用してデータのクエリと分析を行うことができます。たとえば、サーチ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、サーチ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、サーチインデックスを参照してください。