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フィルタリングの仕組み

Zilliz Cloud は、データを正確にクエリするための強力なフィルタリング機能を提供します。フィルター式を使用すると、フィールド値に基づいてエンティティを選択し、さまざまな条件で検索結果を絞り込むことができます。本ガイドでは、クエリ操作を中心とした例を用いて、Zilliz Cloud クラスターでフィルター式を使用する方法を説明します。これらのフィルターは、検索リクエストと削除リクエストにも適用できます。

基本演算子​

Zilliz Cloud は、データのフィルタリングに使用するいくつかの基本演算子をサポートしています。

  • 比較演算子: ==、!=、>、<、>=、<= を使用すると、数値フィールドまたはテキストフィールドに基づいてフィルタリングできます。

  • 範囲とパターンのフィルター: IN、LIKE、=~、!~ は、値、ワイルドカードパターン、または正規表現パターンに一致します。文字列パターンの詳細については、Pattern Matching を参照してください。

  • 算術演算子: +、-、*、/、%、** は、数値フィールドを含む計算に使用します。

  • ビット演算子: 以降では、&、|、^ は、権限やステータスビットなど、複数のフラグをエンコードする整数フィールドをフィルタリングします。詳細については、Basic Operators を参照してください。

  • 論理演算子: AND、OR、NOT は、複数の条件を組み合わせて複雑な式を作成します。

  • IS NULL および IS NOT NULL 演算子: IS NULL を使用してフィールド値が NULL であるエンティティを選択するか、IS NOT NULL を使用してフィールド値が NULL でないエンティティを選択します。これらの演算子はスカラーフィールドをサポートしています。サポートされている型、構文、例については、IS NULL および IS NOT NULL 演算子 を参照してください。

例: 色によるフィルタリング​

スカラーフィールド color で原色（赤、緑、青）を持つエンティティを検索するには、次のフィルター式を使用します。

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

例: 権限ビットによるフィルタリング​

整数 permissions フィールドで SHARE ビットが設定されているエンティティを検索するには、ビット単位の AND 演算子（&）を使用します。

python
filter='(permissions & 4) == 4'

例: 正規表現パターンによるフィルタリング​

message フィールドに E1001 などのエラーコードが含まれるエンティティを検索するには、正規表現一致演算子 =~ を使用します。

python
filter='message =~ "E[0-9]{4}"'

正規表現フィルターでは部分文字列の一致を使用します。フィールド値全体をパターンに一致させる必要がある場合は、^ と $ のアンカーを追加します。詳細については、Pattern Matching を参照してください。

例: JSON フィールドのフィルタリング​

Zilliz Cloud では、JSON フィールド内のキーを参照できます。たとえば、キー price と model を持つ JSON フィールド product があり、特定のモデルで価格が 1,850 未満の製品を検索する場合は、次のフィルター式を使用します。

python
filter='product["model"] == "JSN-087" AND product["price"] < 1850'

例: 配列フィールドのフィルタリング​

2000 年以降に天文台が報告した平均気温の記録を含む配列フィールド history_temperatures があり、2009 年の気温（10 番目の記録）が 23°C を超える天文台を検索する場合は、次の式を使用します。

python
filter='history_temperatures[10] > 23'

これらの基本演算子の詳細については、Basic Operators を参照してください。

フィルター式テンプレート​

CJK 文字を使用してフィルタリングする場合、文字セットが大きくエンコーディングも異なるため、処理がより複雑になる可能性があります。その結果、特に IN 演算子を使用する場合にパフォーマンスが低下することがあります。

Zilliz Cloud は、CJK 文字を扱う際のパフォーマンスを最適化するために、フィルター式のテンプレート化を導入しています。動的な値をフィルター式から分離することで、クエリエンジンがパラメーターの挿入をより効率的に処理します。

25 歳を超える、"北京"（北京）または "上海"（上海）に住む個人を検索するには、次のテンプレート式を使用します。

python
filter = "age > 25 AND city IN ['北京', '上海']"

パフォーマンスを向上させるには、パラメーターを使用する次のバリエーションを使用します。

python
filter = "age > {age} AND city in {city}"
filter_params = {"age": 25, "city": ["北京", "上海"]}

この方法により、解析のオーバーヘッドが削減され、クエリ速度が向上します。詳細については、フィルターのテンプレート化 を参照してください。

データ型固有の演算子​

Zilliz Cloud は、JSON、ARRAY、VARCHAR フィールドなど、特定のデータ型向けの高度なフィルタリング演算子を提供します。

JSON フィールド固有の演算子​

Zilliz Cloud は、JSON フィールドをクエリするための高度な演算子を提供し、複雑な JSON 構造内で正確なフィルタリングを可能にします。

JSON_CONTAINS(identifier, jsonExpr): JSON 式がフィールドに存在するかどうかを確認します。

python
# JSON data: {"tags": ["electronics", "sale", "new"]}
filter='json_contains(tags, "sale")'

JSON_CONTAINS_ALL(identifier, jsonExpr): JSON 式のすべての要素が存在することを確認します。

python
# JSON data: {"tags": ["electronics", "sale", "new", "discount"]}
filter='json_contains_all(tags, ["electronics", "sale", "new"])'

JSON_CONTAINS_ANY(identifier, jsonExpr): JSON 式の少なくとも 1 つの要素が存在するエンティティをフィルタリングします。

python
# JSON data: {"tags": ["electronics", "sale", "new"]}
filter='json_contains_any(tags, ["electronics", "new", "clearance"])'

JSON 演算子の詳細については、JSON 演算子 を参照してください。

ARRAY フィールド固有の演算子​

Zilliz Cloud は、ARRAY_CONTAINS、ARRAY_CONTAINS_ALL、ARRAY_CONTAINS_ANY、ARRAY_LENGTH など、配列フィールド向けの高度なフィルタリング演算子を提供し、配列データをきめ細かく制御できます。

ARRAY_CONTAINS: 特定の要素を含むエンティティをフィルタリングします。

python
filter="ARRAY_CONTAINS(history_temperatures, 23)"

ARRAY_CONTAINS_ALL: リスト内のすべての要素が存在するエンティティをフィルタリングします。

python
filter="ARRAY_CONTAINS_ALL(history_temperatures, [23, 24])"

ARRAY_CONTAINS_ANY: リスト内のいずれかの要素を含むエンティティをフィルタリングします。

python
filter="ARRAY_CONTAINS_ANY(history_temperatures, [23, 24])"

ARRAY_LENGTH: 配列の長さに基づいてフィルタリングします。

python
filter="ARRAY_LENGTH(history_temperatures) < 10"

配列演算子の詳細については、ARRAY 演算子 を参照してください。

VARCHAR フィールド固有の演算子​

Zilliz Cloud は、VARCHAR フィールドでの正確なテキスト検索用の専用演算子を提供します。

パターンマッチング演算子​

LIKE、=~、!~ 演算子は、VARCHAR フィールド、JSON 文字列パス、および特定の ARRAY<VARCHAR> 要素で文字列パターンに一致します。単純なワイルドカードパターンには LIKE を使用します。RE2 正規表現には =~ と !~ を使用します。

詳細については、パターンマッチング を参照してください。

TEXT_MATCH 演算子​

TEXT_MATCH 演算子は、特定のクエリ用語に基づいてドキュメントを正確に取得できます。これは、スカラーフィルターとベクトル類似検索を組み合わせたフィルター検索に特に役立ちます。セマンティック検索とは異なり、Text Match は用語の完全一致に焦点を当てます。

Zilliz Cloud は、転置インデックスと用語ベースのテキスト検索をサポートするために Tantivy を使用しています。プロセスは次のとおりです。

  1. アナライザー: 入力テキストをトークン化して処理します。

  2. インデックス作成: 一意のトークンをドキュメントにマッピングする転置インデックスを作成します。

詳細については、Text Match を参照してください。

PHRASE_MATCH 演算子​

PHRASE_MATCH 演算子は、クエリ用語の順序と隣接性の両方を考慮して、完全なフレーズ一致に基づいてドキュメントを正確に取得できます。

詳細については、フレーズマッチ を参照してください。

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