Tablestore:データのクエリ

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、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

例

次のサンプルコードは、test_table という名前のテーブル内のすべてのデータをクエリする方法の例を示しています。

const client = require('./client');

const params = {
    query: "select * from test_table",
}

client.sqlQuery(params, function (err, resp) {
    if (err) {
        console.log('sqlQuery error:', err.toString());
    } else {
        console.log('sqlQuery success:', resp);
        console.log(resp.sqlRows.rowCount.toFloat64());
        console.log(resp.sqlRows.columnCount);
        console.log(resp.sqlRows.sqlTableMeta)
        for (let i = 0; i < resp.sqlRows.rowCount.toFloat64(); i++) {
            for (let j = 0; j < resp.sqlRows.columnCount; j++) {
                let data = resp.sqlRows.get(i, j);
                // BINARY タイプのデータを処理します。
                if (resp.sqlRows.sqlTableMeta.schemas[j].typeName === "BINARY") {
                    let int8Array = data.valueArray();
                    console.log(int8Array);
                }
                // LONG タイプのデータを処理します。
                if (resp.sqlRows.sqlTableMeta.schemas[j].typeName === "LONG") {
                    console.log(data.toFloat64());
                }
                console.log("i:" + i, ", j:" + j + ":" + data);
            }
        }
    }
});

FAQ

• SQL クエリの一般的なエラーをトラブルシューティングする方法

• SQL を使用してデータをクエリするときに「メインテーブルのスキャン行数がクォータを超えています。メインテーブルの行クォータは 100000 です」というエラーメッセージが表示された場合の対処方法

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検索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。

• テーブルまたは検索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、テーブル名のリスト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、検索インデックスを作成し、必要な属性列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のクエリと分析を行うことができます。たとえば、検索インデックスを使用して、非主キー列、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。