Filtrering, aspekter och sortering av komplexa fält en ODATA path syntax som används för filtrering och sökning i fältet kan också användas för att stänga, sortera och välja fält i en sökfråga. För komplexa typer gäller regler som underlistade fält kan markeras som sorterbara eller borttagna. Mer information om dessa regler finns i länken Skapa index API.
Facsimilation under ovanjordiska fält alla underjordiska fält kan markeras som ansiktsbehandling om det inte är av EDM-typen. Geographpoint eller Collection Edm. De dokument som returneras till följd av fäktning beräknas för ett utmärkt hotelldokument, inte en underavdelning i en komplex samling rum.
Anta till exempel att ett hotell har 20 sviter. Sortera komplexa sorteringsfält är tillämpliga på dokumenthotell, inte på ett rum för en uppdelning. När du har en komplex samling typer, till exempel rum, är det viktigt att förstå att du inte kan sortera i rum alls. Du kan inte sortera ut någon samling. Sorteringsåtgärder fungerar när fält har ett enda värde per dokument, oavsett om fältet är ett enkelt fält eller fält i en komplex typ.
Filtrera på komplexa fält Du kan hänvisa till Hearweld i ett komplext fält i filteruttrycket. Använd endast samma ODATA path syntax som används för fäktning, sortering och fältval. I detta fall är intervallvariabeln för Lambda-uttrycket ett objekt med ett underfält. Du kan hänvisa till dessa preparat med standardsyntaxen för Odata-sökvägen. Mer information finns i länken Skapa Index API.
Azure Search har en begränsning att komplexa objekt i samlingar i ett enda dokument inte får överstiga 3 användare som får ett fel, lägre vid indexering när komplexa samlingar överskrider gränsen för 3 dokument med nyckeln "" har objekt i JSON-matriser i samlingar. Mindre än 3 objekt får hittas i samlingar i hela dokumentet. Ta bort objekten från samlingarna och försök indexera dokumentet igen.
I dessa användningsfall kan vi skicka eller använda någon form av avgränsning för att definiera värden, kombinera dem och lagra dem som en specifik sträng. Det finns ingen gräns för antalet rader som lagras i matrisen i Azure search. Om du lagrar dessa komplexa värden som strängar, undvik begränsningen. Kunden bör kontrollera om denna lösning överensstämmer med deras scenario uttalande.
Det skulle till exempel vara omöjligt att använda komplexa typer om "SearchScope" - matrisen nedan hade mer än 3 element. Anledningen till att vi har behållit jokerteckenvärdena istället för att bara lagra dem enligt FRA C nedan är att matcha sökscenarierna där kunden kanske vill söka efter objekt som har Land Frankrike, oavsett produkter och kategorier. På samma sätt kan kunden behöva söka för att se om det finns en produkt tillgänglig, oavsett land eller kategori.
Om vi bara sparade inlägget från C utan ett jokertecken, om användaren bara vill filtrera i Frankrike, kan vi inte konvertera användarrättigheterna för att matcha" SearchScope "- matrisen, eftersom vi inte vet vilken kombination av Frankrike som finns i vår" SearchScope " - matris om användaren bara vill för att filtrera efter land borde vi säga Frankrike. Lägg till ett kamfilter.
FRA C om en användare försöker hitta länder som inte finns i listan matchar han inte den specifika "SearchScope" - matrisen som är lagrad i sökindexet och resultaten returneras inte. Till exempel söker en användare efter Kanada, och produktkoden endast ovanstående designval kräver denna skrivbordspost; om den sparades som ett komplext objekt kunde vi bara utföra en explicit sökning som visas nedan.
Detta är en av lösningarna, och kunden bör kontrollera om den uppfyller deras scenariokrav. Nästa steg är att försöka använda datasetet i den manuella importdata. Du behöver anslutningsinformationen för Azure Cosmos DB som anges i ReadMe för att komma åt data. Med den här informationen är ditt första steg i guiden att skapa en ny Azure Cosmos DB-datakälla. Att skriva en utvärderingsfunktion för detta språk är en enkel övning, men mer komplexa omvandlingar blir också möjliga.
Till exempel kan passeringsoptimering i kompilatorn skrivas som en funktion som accepterar ett abstrakt uttryck som inmatning och returnerar en optimerad form. Mallmatchning Huvudartikel: Algebraiska datamatchningsmönster används för att representera värden, vilket kan vara en av flera typer av saker. Varje typ av sak är associerad med en identifierare som kallas en konstruktör, som kan betraktas som en tagg för denna typ av data.
Varje konstruktör kan bära en annan typ av data med sig.
Till exempel, det binära trädexemplet som visas ovan, konstruktören kan bära data e. Detta inkluderar att matcha data till en serie mallar. Funktiondjupsexemplet ovanför mallen kombinerar ett argument med tre mallar.När funktionen anropas hittar den den första mallen som matchar dess argument, kör alla bindande variabler som finns i mallen och utvärderar uttrycket som matchar mallen.
Varje mall ovan har en form som liknar strukturen för något möjligt värde av dessa data. Den första mallen matchar bara konstruktörsvärdena till tomma. Den andra mallen motsvarar värdena på konstruktörsarket. Mönster är rekursiva, så de data som är associerade med denna konstruktor är mappade till "n" mönstret. Rekursionen i mönstren i detta exempel är trivial, men ett möjligt mer komplext rekursivt mönster skulle vara något som: node node leaf 4 x noder y nod Tom Z rekursiva mönster Flera lager djup används till exempel vid balansering av röda träd, som inkluderar fall som kräver visning av färger i flera lager djup.
Ovanstående exempel är operativt ekvivalent med följande pseudokod: inkludera data. För det första finns det Typ säkerhet. I pseudokodsexemplet ovan tar det programmerarens flit att inte komma åt Field2 när konstruktören är ett ark. Dessutom är Field1-typen annorlunda för bladet och noden. För ett blad är det en int, men för en nod är det ett träd. Typsystemet kommer att ha svårt att tilldela en statisk typ på ett säkert sätt för traditionella postdatastrukturer.
Men enligt mallarna uppstår sådana problem inte.
Typen av varje extraherat värde baseras på de typer som deklareras av motsvarande konstruktör.