嵌套类型查询

前提条件

• 已初始化OTSClient。具体操作，请参见初始化OTSClient。

• 已创建数据表并写入数据。具体操作，请参见创建数据表和写入数据。

• 已在数据表上创建多元索引。具体操作，请参见创建多元索引。

参数

示例

以下示例用于查询表中col_nested.col_long列的值大于等于100且小于等于300的数据。

• 5.2.1及之后版本

  使用5.2.1及之后的SDK版本时，默认的返回结果为SearchResponse对象，请求示例如下：

  nested_query = RangeQuery('col_nested.col_long', range_from=100, range_to=300, include_lower=True, include_upper=True)
  query = NestedQuery('col_nested', nested_query)
  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)

  如果需要返回Tuple类型结果，您可以使用如下请求示例实现。

  nested_query = RangeQuery('col_nested.col_long', range_from=100, range_to=300, include_lower=True, include_upper=True)
  query = NestedQuery('col_nested', nested_query)
  rows, next_token, total_count, is_all_succeed, agg_result, 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之前版本

  使用5.2.1之前的SDK版本时，默认的返回结果为Tuple类型，请求示例如下：

  nested_query = RangeQuery('col_nested.col_long', range_from=100, range_to=300, include_lower=True, include_upper=True)
  query = NestedQuery('col_nested', nested_query)
  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)
  )

常见问题

• 使用多元索引Search接口查不到数据

• 为什么使用多元索引翻页查询时Token失效了？

相关文档

• 多元索引查询类型包括精确查询、多词精确查询、全匹配查询、匹配查询、短语匹配查询、前缀查询、范围查询、通配符查询、多条件组合查询、地理位置查询、嵌套类型查询、向量检索和列存在性查询，您可以选择合适的查询类型进行多维度数据查询。

  如果要对结果集进行排序或者翻页，您可以使用排序和翻页功能来实现。具体操作，请参见排序和翻页。

  如果要按照某一列对结果集做折叠，使对应类型的数据在结果展示中只出现一次，您可以使用折叠（去重）功能来实现。具体操作，请参见折叠（去重）。

• 如果要进行数据分析，例如求最值、求和、统计行数等，您可以使用Search接口的统计聚合功能或者SQL查询来实现。具体操作，请参见统计聚合和SQL查询。

• 如果要快速导出数据，而不关心整个结果集的顺序时，您可以使用ParallelScan接口和ComputeSplits接口实现多并发导出数据。具体操作，请参见并发导出数据。