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バージョン: User Guides (Cloud)

基本演算子

Zilliz Cloud は、データを効率的にフィルタリングおよびクエリするための豊富な基本演算子を提供します。これらの演算子を使用すると、スカラーフィールド、数値計算、論理条件などに基づいて検索条件を絞り込むことができます。これらの演算子の使い方を理解することは、正確なクエリを構築し、検索の効率を最大化するために不可欠です。

比較演算子​

比較演算子は、等価性、非等価性、または大小関係に基づいてデータをフィルタリングするために使用されます。これらは数値フィールドおよびテキストフィールドに適用できます。

サポートされている比較演算子:​

  • == (等しい)

  • != (等しくない)

  • > (より大きい)

  • < (より小さい)

  • >= (以上)

  • <= (以下)

例1: 等号 (==) を使ったフィルタリング​

status という名前のフィールドがあり、status が "active" であるすべてのエンティティを検索したいとします。この場合、等号演算子 == を使用できます:

filter = 'status == "active"'

例 2: Not Equal To (!=) を使用したフィルタリング​

status が "inactive" ではないエンティティを検索するには：

filter = 'status != "inactive"'

例 3: より大きい (>) を使ったフィルタリング​

age が 30 より大きいすべてのエンティティを検索したい場合:

filter = 'age > 30'

例4: 未満でフィルタリング​

price が100未満のエンティティを検索するには：

filter = 'price < 100'

例 5: 大なりイコール（>=）によるフィルタリング​

rating が 4 以上であるすべてのエンティティを検索したい場合：

filter = 'rating >= 4'

例6: 小なりイコールでのフィルタリング​

discount が10%以下であるエンティティを検索するには：

filter = 'discount <= 10'

範囲演算子​

範囲演算子は、特定の値の集合や範囲に基づいてデータをフィルタリングするのに役立ちます。

サポートされている範圍演算子:​

  • IN: 特定の集合または範囲内の値に一致させるために使用します。

  • LIKE: パターンに一致させるために使用します（主にテキストフィールド向け）。

例1: 複数の値に一致させるための IN の使用​

color が "red"、"green"、または "blue" のいずれかであるすべてのエンティティを検索したい場合：

filter = 'color in ["red", "green", "blue"]'

これは、値のリスト内に特定の値が含まれているかをチェックしたい場合に役立ちます。

例2: パターンマッチングに LIKE を使用する​

LIKE 演算子は、文字列フィールドでのパターンマッチングに使用されます。この演算子は、テキスト内の異なる位置（プレフィックス、インフィックス、またはサフィックス）で部分文字列をマッチさせることができます。LIKE 演算子では、任意の文字数（ゼロ文字も含む）にマッチするワイルドカードとして % 記号を使用します。

📘Notes

多くの場合、インフィックスマッチやサフィックスマッチは、プレフィックスマッチと比べて著しく低速になります。パフォーマンスが重要な場合は、これらの使用に注意が必要です。

プレフィックスマッチ（前方一致）​

プレフィックスマッチ（文字列が指定されたパターンで始まる場合）を行うには、パターンを先頭に配置し、その後に続く任意の文字にマッチさせるために % を使用します。例えば、name が "Prod" で始まるすべての製品を検索するには、次のようにします：

filter = 'name LIKE "Prod%"'

これは、「Product A」や「Product B」など、名前が "Prod" で始まるすべての製品に一致します。

接尾辞マッチ（末尾一致）​

接尾辞マッチ（文字列の末尾が指定されたパターンに一致する場合）では、パターンの先頭に % 記号を置きます。たとえば、name が "XYZ" で終わるすべての製品を検索するには：

filter = 'name LIKE "%XYZ"'

これは、"ProductXYZ" や "SampleXYZ" など、名前が "XYZ" で終わるすべての製品に一致します。

中間一致（部分一致）​

中間一致（文字列中の任意の位置にパターンが含まれる場合）を実行するには、パターンの前後に % 記号を配置します。たとえば、name に "Pro" という単語を含むすべての製品を検索するには：

filter = 'name LIKE "%Pro%"'

これは、「Product」、「ProLine」、または「SuperPro」など、名前に部分文字列 "Pro" を含むすべての製品に一致します。

算術演算子​

算術演算子を使用すると、数値フィールドを用いた計算に基づいて条件を作成できます。

Supported 算術演算子:​

  • + (加算)

  • - (減算)

  • * (乗算)

  • / (除算)

  • % (剰余)

  • ** (べき乗)

Example 1: Using Modulus (%)​

id が偶数（つまり2で割り切れる）であるエンティティを検索するには：

filter = 'id % 2 == 0'

例 2: 累乗演算子（**）の使用​

price の 2 乗が 1000 より大きいエンティティを検索する場合：

filter = 'price ** 2 > 1000'

論理演算子​

論理演算子は、複数の条件を組み合わせてより複雑なフィルター式を作成するために使用されます。これには AND、OR、および NOT が含まれます。

サポートされている論理演算子:​

  • AND: すべて真である必要がある複数の条件を組み合わせます。

  • OR: 少なくとも1つが真である必要がある条件を組み合わせます。

  • NOT: 条件を否定します。

例1: AND を使用して条件を組み合わせる​

price が 100 より大きく、かつ stock が 50 より大きいすべての製品を検索する場合:

filter = 'price > 100 AND stock > 50'

例 2: OR を使用して条件を組み合わせる​

color が "red" または "blue" であるすべての製品を検索するには：

filter = 'color == "red" OR color == "blue"'

例 3: NOT を使用して条件を除外する​

color が "green" でないすべての製品を検索するには：

filter = 'NOT color == "green"'

IS NULL および IS NOT NULL 演算子​

IS NULL および IS NOT NULL 演算子は、フィールドに null 値（データの欠如）が含まれているかどうかに基づいてフィルタリングするために使用されます。

  • IS NULL: 特定のフィールドに null 値（値が存在しない、または未定義）が含まれるエンティティを識別します。

  • IS NOT NULL: 特定のフィールドに null 以外の何らかの値（有効で定義された値）が含まれるエンティティを識別します。

📘Notes

これらの演算子は大文字・小文字を区別しないため、IS NULL や is null、IS NOT NULL や is not null のいずれでも使用できます。

Null 値を含むスカラーフィールド​

Zilliz Cloud では、文字列や数値などのスカラーフィールドに対して、null 値を含むフィルタリングが可能です。

📘Notes

VARCHAR フィールドにおいて、空文字列 "" は null 値とは見なされません。

description フィールドが null であるエンティティを取得するには：

filter = 'description IS NULL'

description フィールドが null でないエンティティを取得するには：

filter = 'description IS NOT NULL'

description フィールドが null ではなく、かつ price フィールドが 10 より大きいエンティティを取得するには：

filter = 'description IS NOT NULL AND price > 10'

Null 値を含む JSON フィールド​

Zilliz Cloud では、Null 値を含む JSON フィールドに対してフィルタリングが可能です。JSON フィールドは以下のケースで null とみなされます。

  • JSON オブジェクト全体が明示的に None（null）に設定されている場合（例: {"metadata": None}）。

  • エンティティから JSON フィールド自体が完全に欠落している場合。

📘Notes

JSON オブジェクト内の一部の要素（個別のキーなど）が null であっても、そのフィールド自体は non-null とみなされます。例えば、{"metadata": {"category": None, "price": 99.99}} の場合、category キーが null であっても、このフィールドは null とはみなされません。

Zilliz Cloud が null 値を含む JSON フィールドをどのように扱うかをさらに具体的に示すため、以下に JSON フィールド metadata を含むサンプルデータを示します。

data = [
  {
      "metadata": {"category": "electronics", "price": 99.99, "brand": "BrandA"},
      "pk": 1,
      "embedding": [0.12, 0.34, 0.56]
  },
  {
      "metadata": None, # Entire JSON object is null
      "pk": 2,
      "embedding": [0.56, 0.78, 0.90]
  },
  {  # JSON field `metadata` is completely missing
      "pk": 3,
      "embedding": [0.91, 0.18, 0.23]
  },
  {
      "metadata": {"category": None, "price": 99.99, "brand": "BrandA"}, # Individual key value is null
      "pk": 4,
      "embedding": [0.56, 0.38, 0.21]
  }
]

例1: metadata が null であるエンティティを取得する

metadata フィールドが存在しない、または明示的に None に設定されているエンティティを検索するには：

filter = 'metadata IS NULL'

# Example output:
# data: [
#     "{'metadata': None, 'pk': 2}",
#     "{'metadata': None, 'pk': 3}"
# ]

例2: metadata が null でないエンティティを取得する

metadata フィールドが null でないエンティティを検索するには:

filter = 'metadata IS NOT NULL'

# Example output:
# data: [
#     "{'metadata': {'category': 'electronics', 'price': 99.99, 'brand': 'BrandA'}, 'pk': 1}",
#     "{'metadata': {'category': None, 'price': 99.99, 'brand': 'BrandA'}, 'pk': 4}"
# ]

null 値を含む ARRAY フィールド​

Zilliz Cloud では、null 値を含む ARRAY フィールドに対してフィルタリングが可能です。ARRAY フィールドは以下のケースで null とみなされます。

  • ARRAY フィールド全体が明示的に None（null）に設定されている場合（例: "tags": None）。

  • エンティティから ARRAY フィールドが完全に省略されている場合。

📘Notes

ARRAY フィールドには部分的な null 値を含めることはできません。ARRAY フィールド内のすべての要素は同じデータ型を持つ必要があります。詳細については、配列 Field を参照してください。

Zilliz Cloud が null 値を含む ARRAY フィールドをどのように扱うかをさらに具体的に示すため、ARRAY フィールド tags を持つ以下のサンプルデータを考えてみましょう。

data = [
  {
      "tags": ["pop", "rock", "classic"],
      "ratings": [5, 4, 3],
      "pk": 1,
      "embedding": [0.12, 0.34, 0.56]
  },
  {
      "tags": None,  # Entire ARRAY is null
      "ratings": [4, 5],
      "pk": 2,
      "embedding": [0.78, 0.91, 0.23]
  },
  {  # The tags field is completely missing
      "ratings": [9, 5],
      "pk": 3,
      "embedding": [0.18, 0.11, 0.23]
  }
]

例1: tags が null であるエンティティを取得する

tags フィールドが存在しない、または明示的に None に設定されているエンティティを取得するには：

filter = 'tags IS NULL'

# Example output:
# data: [
#     "{'tags': None, 'ratings': [4, 5], 'embedding': [0.78, 0.91, 0.23], 'pk': 2}",
#     "{'tags': None, 'ratings': [9, 5], 'embedding': [0.18, 0.11, 0.23], 'pk': 3}"
# ]

例2: tags が null でないエンティティを取得する

tags フィールドが null でないエンティティを取得するには:

filter = 'tags IS NOT NULL'

# Example output:
# data: [
#     "{'metadata': {'category': 'electronics', 'price': 99.99, 'brand': 'BrandA'}, 'pk': 1}",
#     "{'metadata': {'category': None, 'price': 99.99, 'brand': 'BrandA'}, 'pk': 4}"
# ]

JSONおよびARRAYフィールドで基本演算子を使用する際のヒント​

Zilliz Cloudクラスターの基本演算子は汎用性が高く、スカラーフィールドに適用できるだけでなく、JSONおよびARRAYフィールド内のキーおよびインデックスに対しても効果的に使用できます。

例えば、price、model、tags といった複数のキーを含む product フィールドがある場合、常にキーを直接参照してください:

filter = 'product["price"] > 1000'

記録された温度の配列において、最初の温度が特定の値を超えるレコードを検索するには、次のようにします。

filter = 'history_temperatures[0] > 30'

結論​

Zilliz Cloud は、データのフィルタリングおよびクエリに柔軟性をもたらすさまざまな基本演算子を提供します。比較演算子、範囲演算子、算術演算子、論理演算子を組み合わせることで、強力なフィルタ式を作成し、検索結果を絞り込んで必要なデータを効率的に取得できます。

FAQ​

フィルタ条件（例：filter='color in ["red", "green", "blue"]'）における一致値リストの長さに制限はありますか？リストが長すぎる場合はどうすればよいですか？

Zilliz Cloud では、フィルタ条件における一致値リストの長さに制限を設けていません。ただし、リストが極端に長い場合、クエリのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。
フィルタ条件に非常に長い一致値リストや多数の要素を含む複雑な式が含まれる場合は、フィルタテンプレートを使用してクエリパフォーマンスを向上させることを推奨します。