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バージョン: User Guides (Cloud)

フィルタリングの説明

Zilliz Cloudは、データの正確なクエリを可能にする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、特定のスカラーフィールドをターゲットにし、さまざまな条件で検索結果を絞り込むことができます。このガイドでは、Zilliz Cloudクラスターでフィルター式を使用する方法について説明し、クエリ操作に焦点を当てた例を示します。これらのフィルターを検索および削除リクエストにも適用できます。

基本的な演算子​

Zilliz Cloudは、データをフィルタリングするためのいくつかの基本的な演算子をサポートしています。

  • 比較演算子:==、!=、>、\<、>=、および<=は、数値フィールドまたはテキストフィールドに基づくフィルタリングを可能にします。

  • 範囲フィルター:INとLIKEは、特定の値範囲またはセットを一致させるのに役立ちます。

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

  • 論理演算子:AND、OR、およびNOTは、複数の条件を複雑な式に結合します。

例:色でフィルタリングする​

スカラーフィールドの色でプライマリカラー(赤、緑、または青)を持つ図形を検索するには、次のフィルター式を使用します。

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

例: JSONフィールドのフィルタリング​

Zilliz Cloudでは、JSONフィールドのキーを参照することができます。例えば、キーの価格とモデルを持つJSONフィールド製品があり、特定のモデルと価格が1,850未満の製品を検索したい場合は、次のフィルタ式を使用してください:

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年以降の観測所によって報告された平均気温の記録を含む配列フィールドhistory_温度があり、2009年（記録された10番目）の気温が23°Cを超える観測所を見つけたい場合は、次の式を使用します。

filter='history_temperatures[10] > 23'

これらの基本演算子の詳細については、「基本演算子」を参照してください。

フィルター式のテンプレート​

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ドの違いがあるため、処理がより複雑になる可能性があります。これにより、特にIN演算子を使用する場合、パフォーマンスが低下する可能性があります。

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のフィルタ式テンプレートを導入しています。フィルタ式から動的な値を分離することで、クエリエンジンはパラメータの挿入をより効率的に処理します。

例​

「北京」または「上海」に住む25歳以上の個人を検索するには、次のテンプレート式を使用してください。

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、このバリエーションをパラメーターとともに使用します。

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

このアプローチは、解析のオーバーヘッドを減らし、クエリの速度を向上させます。詳細については、Filter Templating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フィールドなどの特定のデータタイプに対して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（識別子、jsonExpr）:フィールドにJSON式が存在するかどうかをチェックします。

# 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保証します。

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

JSON_CONTAINS_ANY(identifier, jsonExpr):JSON式内に少なくとも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。

# 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、配列フィールドに対して高度なフィルタリング演算子を提供します。ARRAY_CONTAINS、ARRAY_CONTAINS_ALL、ARRAY_CONTAINS_ANY、ARRAY_LENGTHなど、配列データを細かく制御できます。

ARRAY_CONTAINS:特定の要素を含む図形をフィルタリングします。

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。

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

ARRAY_CONTAINS_ANY:リストから任意の要素を含むエンティティをフィルタリングします。

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。

filter="ARRAY_LENGTH(history_temperatures) < 10"

配列演算子の詳細については、「アレイ演算子」を参照してください。

VARCHARフィールド固有の演算子​

Text_Match演算子は、特定のクエリ用語に基づく正確なドキュメント検索を可能にします。スカラーフィルタとベクトル類似検索を組み合わせたフィルタリングされた検索に特に役立ちます。意味検索とは異なり、Text Matchは正確な用語の出現に焦点を当てています。

Zilliz Cloudは、反転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。この過程には以下が含まれます:

  1. アナライザ: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:ユニークなトークンをドキュメントにマッピングする逆インデックスを作成します。

詳細については、「テキスト一致」を参照してください。