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JSON 演算子

Zilliz Cloud は JSON フィールドのクエリおよびフィルタリングのための高度な演算子をサポートしており、複雑で構造化されたデータの管理に最適です。これらの演算子により JSON ドキュメントに対する非常に効果的なクエリが可能になり、JSON フィールド内の特定の要素、値、または条件に基づいてエンティティを取得できます。このセクションでは、Zilliz Cloud で JSON 固有の演算子を使用する方法を、実用的な例を交えながら説明します。

📘注意

JSON フィールドは複雑でネストされた構造を扱うことができず、すべてのネスト構造を単なる文字列として扱います。そのため、JSON フィールドを使用する場合は、過度に深いネストを避け、最適なパフォーマンスのためにできるだけフラットなデータ構造にすることをおすすめします。

利用可能な JSON 演算子​

Zilliz Cloud は JSON データのフィルタリングとクエリに役立つ強力な JSON 演算子をいくつか提供しており、以下の演算子があります。

これらの演算子が実際のシナリオでどのように適用できるか、例を使って見ていきましょう。

JSON_CONTAINS​

json_contains 演算子は、特定の要素または部分配列が JSON フィールド内に存在するかどうかを確認します。JSON 配列またはオブジェクトに特定の値が含まれていることを確認したい場合に便利です。

例

["electronics", "sale", "new"] のような文字列の JSON 配列を含む tags フィールドを持つ商品のコレクションがあるとします。タグ "sale" を持つ商品をフィルタリングしたいとします。

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

この例では、Zilliz Cloud は tags フィールドに "sale" 要素を含むすべての商品を返します。

JSON_CONTAINS_ALL​

json_contains_all 演算子は、指定した JSON 式のすべての要素が対象フィールド内に存在することを保証します。JSON 配列内で複数の値を一致させる必要がある場合に特に便利です。

例

商品のタグのシナリオを続けると、タグ "electronics"、"sale"、"new" を持つすべての商品を見つけたい場合は、json_contains_all 演算子を使用できます。

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

このクエリは、tags 配列に指定した 3 つの要素 "electronics"、"sale"、"new" がすべて含まれているすべての商品を返します。

JSON_CONTAINS_ANY​

json_contains_any 演算子は、JSON 式の少なくとも 1 つのメンバーがフィールド内に存在するエンティティをフィルタリングします。いくつかの候補値のうちいずれか 1 つに基づいてエンティティを一致させたい場合に便利です。

例

少なくとも "electronics"、"sale"、"new" のいずれか 1 つのタグを持つ商品をフィルタリングしたいとします。これを実現するために json_contains_any 演算子を使用できます。

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

この場合、Zilliz Cloud はリスト ["electronics", "new", "clearance"] 内のタグを少なくとも 1 つ持つすべての商品を返します。商品がこれらのタグのうち 1 つしか持っていなくても、結果に含まれます。

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