使用CreateSearchIndex介面在資料表上建立一個多元索引。一個資料表支援建立多個多元索引。建立多元索引時，您需要將要查詢的欄位添加到多元索引中，您還可以配置多元索引路由鍵、預排序等進階選項。
前提條件
已初始化Client。具體操作，請參見初始化OTSClient。
已建立資料表，且資料表的最大版本數（max_version）必須為1，資料生命週期（time_to_live）必須滿足如下條件中的任意一個。具體操作，請參見建立資料表。
資料表的資料生命週期為-1（資料永不到期）。
資料表的資料生命週期不為-1時，資料表為禁止更新狀態（即是否允許更新為否）。
注意事項
參數
建立多元索引時，需要指定資料表名稱（table_name）、多元索引名稱（index_name）和索引的結構資訊（schema），其中schema包含field_schemas（Index的所有欄位的設定）、index_setting（索引設定）和index_sort（索引預排序設定）。詳細參數說明請參見下表。
組成 | 說明 |
table_name | 資料表名稱。 |
index_name | 多元索引名稱。 |
field_schemas | field_schema的列表，每個field_schema包含如下內容：
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index_setting | 索引設定，包含routing_fields設定。 routing_fields（可選）：自訂路由欄位。可以選擇部分主鍵列作為路由欄位，在進行索引資料寫入時，會根據路由欄位的值計算索引資料的分布位置，路由欄位的值相同的記錄會被索引到相同的資料分區中。 |
index_sort | 索引預排序設定，包含sorters設定。如果不設定，則預設按照主鍵排序。 說明 含有Nested類型的索引不支援indexSort，沒有預排序。 sorters（必選）：索引的預排序方式，支援按照主鍵排序和欄位值排序。關於排序的更多資訊，請參見排序和翻頁。
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樣本
建立多元索引時設定分詞
以下樣本用於在建立多元索引時設定分詞。該多元索引包括k（Keyword類型）、t（Text類型）、g（Geopoint類型）、ka（數組Keyword類型）、la（數組Long類型）和n（Nested類型）六個欄位。其中n欄位包括nk（Keyword類型）、nl（Long類型）和nt（Text類型）三個子欄位。
def create_search_index(client):
# Keyword類型的欄位，建立索引並開啟統計彙總功能。
field_a = FieldSchema('k', FieldType.KEYWORD, index=True, enable_sort_and_agg=True, store=True)
# Text類型的欄位，建立索引並使用單字分詞。
field_b = FieldSchema('t', FieldType.TEXT, index=True, store=True, analyzer=AnalyzerType.SINGLEWORD)
# Text類型的欄位，建立索引並使用模糊分詞。
#field_b = FieldSchema('t', FieldType.TEXT, index=True, store=True, analyzer=AnalyzerType.FUZZY,analyzer_parameter=FuzzyAnalyzerParameter(1, 6))
# Text類型的欄位，建立索引並使用自訂分隔字元半形逗號（,）進行分詞。
#field_b = FieldSchema('t', FieldType.TEXT, index=True, store=True, analyzer=AnalyzerType.SPLIT, analyzer_parameter = SplitAnalyzerParameter(","))
# Geopoint類型的欄位，建立索引。
field_c = FieldSchema('g', FieldType.GEOPOINT, index=True, store=True)
# 數組Kerword類型欄位，建立索引。
field_d = FieldSchema('ka', FieldType.KEYWORD, index=True, is_array=True, store=True)
# 數組Long類型欄位，建立索引。
field_e = FieldSchema('la', FieldType.LONG, index=True, is_array=True, store=True)
# Nested類型欄位，包括nk（Keyword類型）、nl（Long類型）和nt（Text類型）三個子欄位。
field_n = FieldSchema('n', FieldType.NESTED, sub_field_schemas=[
FieldSchema('nk', FieldType.KEYWORD, index=True, store=True),
FieldSchema('nl', FieldType.LONG, index=True, store=True),
FieldSchema('nt', FieldType.TEXT, index=True, store=True),
])
fields = [field_a, field_b, field_c, field_d, field_e, field_n]
index_setting = IndexSetting(routing_fields=['PK1'])
index_sort = None #當多元索引中存在Nested類型欄位時，不能設定索引預排序.
#index_sort = Sort(sorters=[PrimaryKeySort(SortOrder.ASC)])
index_meta = SearchIndexMeta(fields, index_setting=index_setting, index_sort=index_sort)
client.create_search_index('<TABLE_NAME>', '<SEARCH_INDEX_NAME>', index_meta)建立多元索引時設定向量欄位
以下樣本用於建立一個多元索引。該多元索引包括col_keyword（Keyword類型）、col_long（Long類型）和col_vector（Vector類型）三列。其中向量欄位的距離度量的演算法為點積。
def create_search_index(client):
index_meta = SearchIndexMeta([
FieldSchema('col_keyword', FieldType.KEYWORD, index=True, enable_sort_and_agg=True, store=True), # 字串類型
FieldSchema('col_long', FieldType.LONG, index=True, store=True), # 數字類型
FieldSchema("col_vector", FieldType.VECTOR, # 向量類型
vector_options=VectorOptions(
data_type=VectorDataType.VD_FLOAT_32,
dimension=4, # 向量維度為4，相似性演算法為: 點積
metric_type=VectorMetricType.VM_DOT_PRODUCT
)),
])
client.create_search_index(table_name, index_name, index_meta)建立多元索引時開啟查詢高亮
以下樣本用於在建立多元索引時開啟查詢高亮。該多元索引包括k（Keyword類型）、t（Text類型）和n（Nested類型）三個欄位，其中n欄位包括nk（Keyword類型）、nl（Long類型）和nt（Text類型）三個子欄位。同時為t欄位和n欄位中的nt子欄位開啟查詢高亮功能。
def create_search_index0905(client):
# Keyword類型的欄位，建立索引並開啟統計彙總功能。
field_a = FieldSchema('k', FieldType.KEYWORD, index=True, enable_sort_and_agg=True, store=True)
# Text類型的欄位，建立索引並使用單字分詞，同時為欄位開啟查詢高亮功能。
field_b = FieldSchema('t', FieldType.TEXT, index=True, store=True, analyzer=AnalyzerType.SINGLEWORD,
enable_highlighting=True)
# Nested類型欄位，包括nk（Keyword類型）、nl（Long類型）和nt（Text類型）三個子欄位，同時為nt子列開啟查詢高亮功能。
field_n = FieldSchema('n', FieldType.NESTED, sub_field_schemas=[
FieldSchema('nk', FieldType.KEYWORD, index=True, store=True),
FieldSchema('nl', FieldType.LONG, index=True, store=True),
FieldSchema('nt', FieldType.TEXT, index=True, store=True, enable_highlighting=True),
])
fields = [field_a, field_b, field_n]
index_setting = IndexSetting(routing_fields=['id'])
index_sort = None # 當多元索引中存在Nested類型欄位時，不能設定索引預排序.
# index_sort = Sort(sorters=[PrimaryKeySort(SortOrder.ASC)])
index_meta = SearchIndexMeta(fields, index_setting=index_setting, index_sort=index_sort)
client.create_search_index('pythontest', 'pythontest_0905', index_meta)常見問題
相關文檔
建立多元索引後，您可以選擇合適的查詢類型進行多維度資料查詢。多元索引查詢類型包括精確查詢、多詞精確查詢、全匹配查詢、匹配查詢、短語匹配查詢、首碼查詢、範圍查詢、萬用字元查詢、地理位置查詢、多條件組合查詢、向量檢索、巢狀型別查詢和列存在性查詢。
當通過Search介面查詢資料時，如果要對結果集進行排序或者翻頁，您可以使用排序和翻頁功能來實現。具體操作，請參見排序和翻頁。
當通過Search介面查詢資料時，如果要按照某一列對結果集做摺疊，使對應類型的資料在結果展示中只出現一次，您可以使用摺疊（去重）功能來實現。具體操作，請參見摺疊（去重）。
如果希望清理多元索引中的歷史資料或者希望延長資料儲存時間，您可以修改多元索引的資料生命週期。具體操作，請參見生命週期管理。
如果要進行資料分析，例如求最值、求和、統計行數等，您可以使用Search介面的統計彙總功能或者SQL查詢來實現。具體操作，請參見統計彙總和SQL查詢。
如果要快速匯出資料，而不關心整個結果集的順序時，您可以使用ParallelScan介面和ComputeSplits介面實現多並發匯出資料。具體操作，請參見並發匯出資料。
如果要在多元索引中新增、更新或者刪除索引列，您可以使用動態修改schema功能實現。具體操作，請參見動態修改schema。
如果要擷取某個資料表關聯的所有多元索引的列表資訊，您可以使用列出多元索引列表功能實現。具體操作，請參見列出多元索引列表。
如果要查詢多元索引的描述資訊，包括多元索引的欄位資訊和索引配置等，您可以使用查詢多元索引描述資訊功能實現。具體操作，請參見查詢多元索引描述資訊。
如果不再需要使用多元索引，您可以刪除多元索引。具體操作，請參見刪除多元索引。