チュートリアル: Azure Storage から入れ子になった JSON BLOB のインデックスを REST を使用して作成する

[アーティクル]
09/03/2024

Azure AI Search は、半構造化データの読み取り方法を解しているインデクサーを使用して、Azure Blob Storage に格納されている JSON のドキュメントや配列のインデックスを作成することができます。半構造化データには、データ内のコンテンツを区別するタグやマーキングが含まれます。これは、全体にインデックスを付ける必要がある非構造化データと、フィールドごとにインデックス付け可能でリレーショナルデータベーススキーマなどのデータモデルに準拠した正式な構造化データの違いを分割するものです。

このチュートリアルでは、入れ子になった JSON 配列のインデックスを作成する方法について説明します。 REST クライアントと Search REST API を使用して次のタスクを実行します。

サンプルデータを設定し、azureblob データソースを構成する
検索可能なコンテンツを格納する Azure AI Search インデックスを作成する
インデクサーを作成して実行してコンテナーを読み取り、検索可能なコンテンツを抽出する
作成したインデックスを検索する

Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、開始する前に無料アカウントを作成してください。

前提条件

REST クライアントを使用する Visual Studio Code。
Azure ストレージ
Azure AI 検索. 現在のサブスクリプションで、既存の Azure AI 検索サービスを見つけるか、または作成します。

Note

このチュートリアルには無料のサービスを使用できます。無料の検索サービスでは、3 つのインデックス、3 つのインデクサー、3 つのデータソースという制限があります。このチュートリアルでは、それぞれ 1 つずつ作成します。開始する前に、ご利用のサービスに新しいリソースを受け入れる余地があることを確認してください。

ファイルのダウンロード

サンプルデータリポジトリの zip ファイルをダウンロードし、内容を抽出します。方法については、こちらをご覧ください。

ny-philharmonic-free

サンプルデータは、JSON 配列と 1,521 個の入れ子になった JSON 要素を含む単一の JSON ファイルです。サンプルデータのオリジナルは、Kaggle の NY フィルハーモニックの公演の歴史です。 Free レベルのストレージ制限に収まるように、1 つの JSON ファイルを選択しました。

ファイル内の最初の入れ子になった JSON を次に示します。ファイルの残りの部分には、コンサート公演の他の 1,520 のインスタンスが含まれています。

    {
      "id": "7358870b-65c8-43d5-ab56-514bde52db88-0.1",
      "programID": "11640",
      "orchestra": "New York Philharmonic",
      "season": "2011-12",
      "concerts": [
        {
          "eventType": "Non-Subscription",
          "Location": "Manhattan, NY",
          "Venue": "Avery Fisher Hall",
          "Date": "2011-09-07T04:00:00Z",
          "Time": "7:30PM"
        },
        {
          "eventType": "Non-Subscription",
          "Location": "Manhattan, NY",
          "Venue": "Avery Fisher Hall",
          "Date": "2011-09-08T04:00:00Z",
          "Time": "7:30PM"
        }
      ],
      "works": [
        {
          "ID": "5733*",
          "composerName": "Bernstein,  Leonard",
          "workTitle": "WEST SIDE STORY (WITH FILM)",
          "conductorName": "Newman, David",
          "soloists": []
        },
        {
          "ID": "0*",
          "interval": "Intermission",
          "soloists": []
        }
      ]
    }

サンプルデータを Azure Storage にアップロードする

Azure Storage で新しいコンテナーを作成し、ny-philharmonic-free という名前を付けてください。
サンプルデータファイルのアップロード。
Azure AI 検索で接続を作成できるように、ストレージ接続文字列を取得します。
1. 左側で、[アクセスキー] を選びます。
2. キー 1 またはキー 2 の接続文字列をコピーします。接続文字列は、次の例のような URL です:
```
DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<your account name>;AccountKey=<your account key>;EndpointSuffix=core.windows.net
```

検索サービスの URL と API キーをコピーする

このチュートリアルでは、Azure AI 検索への接続にエンドポイントと API キーが必要です。これらの値は Azure portal から取得できます。

Azure portal にサインインし、検索サービスの [概要] ページに移動して URL をコピーします。たとえば、エンドポイントは https://mydemo.search.windows.net のようになります。
[設定]>[キー] で管理者キーをコピーします。管理者キーは、オブジェクトの追加、変更、削除で使用します。 2 つの交換可能な管理者キーがあります。どちらかをコピーします。

REST ファイルを設定する

Visual Studio Code を起動して、新しいファイルを作成します

要求で使用される変数の値を指定します。

@baseUrl = PUT-YOUR-SEARCH-SERVICE-ENDPOINT-HERE
@apiKey = PUT-YOUR-ADMIN-API-KEY-HERE
@storageConnection = PUT-YOUR-STORAGE-CONNECTION-STRING-HERE
@blobContainer = PUT-YOUR-CONTAINER-NAME-HERE

ファイル拡張子 .rest または .http を使用してファイルを保存します。

REST クライアントに関するヘルプが必要な場合は、「クイックスタート: REST を使用したテキスト検索」を参照してください。

データソースを作成する

データソースの作成 (REST) では、インデックスを付けるデータを指定するデータソース接続を作成します。

### Create a data source
POST {{baseUrl}}/datasources?api-version=2024-07-01  HTTP/1.1
  Content-Type: application/json
  api-key: {{apiKey}}

    {
        "name" : "ny-philharmonic-ds",
        "description": null,
        "type": "azureblob",
        "subtype": null,
        "credentials": {
            "connectionString": "{{storageConnectionString}}"
        },
        "container": {
            "name": "{{blobContainer}}",
            "query": null
        },
        "dataChangeDetectionPolicy": null,
        "dataDeletionDetectionPolicy": null
    }

要求を送信します。応答は次のようになります。

HTTP/1.1 201 Created
Transfer-Encoding: chunked
Content-Type: application/json; odata.metadata=minimal; odata.streaming=true; charset=utf-8
ETag: "0x8DC43A5FDB8448F"
Location: https://<YOUR-SEARCH-SERVICE-NAME>.search.windows.net:443/datasources('ny-philharmonic-ds')?api-version=2024-07-01
Server: Microsoft-IIS/10.0
Strict-Transport-Security: max-age=2592000, max-age=15724800; includeSubDomains
Preference-Applied: odata.include-annotations="*"
OData-Version: 4.0
request-id: 7ca53f73-1054-4959-bc1f-616148a9c74a
elapsed-time: 111
Date: Wed, 13 Mar 2024 21:38:58 GMT
Connection: close

{
  "@odata.context": "https://<YOUR-SEARCH-SERVICE-NAME>.search.windows.net/$metadata#datasources/$entity",
  "@odata.etag": "\"0x8DC43A5FDB8448F\"",
  "name": "ny-philharmonic-ds",
  "description": null,
  "type": "azureblob",
  "subtype": null,
  "credentials": {
    "connectionString": null
  },
  "container": {
    "name": "ny-philharmonic-free",
    "query": null
  },
  "dataChangeDetectionPolicy": null,
  "dataDeletionDetectionPolicy": null,
  "encryptionKey": null
}

インデックスを作成する

インデックスの作成 (REST) では、検索サービスに検索インデックスを作成します。インデックスでは、すべてのパラメーターとその属性を指定します。

入れ子になった JSON の場合、インデックスフィールドはソースフィールドと同じである必要があります。現在、Azure AI 検索では、入れ子になった JSON へのフィールドマッピングはサポートされていません。このため、フィールド名とデータ型は完全に一致する必要があります。次のインデックスは、生コンテンツの JSON 要素に合わせて配置されます。

### Create an index
POST {{baseUrl}}/indexes?api-version=2024-07-01  HTTP/1.1
  Content-Type: application/json
  api-key: {{apiKey}}

    {
      "name": "ny-philharmonic-index",  
      "fields": [
        {"name": "programID", "type": "Edm.String", "key": true, "searchable": true, "retrievable": true, "filterable": true, "facetable": true, "sortable": true},
        {"name": "orchestra", "type": "Edm.String", "searchable": true, "retrievable": true, "filterable": true, "facetable": true, "sortable": true},
        {"name": "season", "type": "Edm.String", "searchable": true, "retrievable": true, "filterable": true, "facetable": true, "sortable": true},
        { "name": "concerts", "type": "Collection(Edm.ComplexType)", 
          "fields": [
            { "name": "eventType", "type": "Edm.String", "searchable": true, "retrievable": true, "filterable": false, "sortable": false, "facetable": false},
            { "name": "Location", "type": "Edm.String", "searchable": true, "retrievable": true, "filterable": true, "sortable": false, "facetable": true },
            { "name": "Venue", "type": "Edm.String", "searchable": true, "retrievable": true, "filterable": true, "sortable": false, "facetable": true },
            { "name": "Date", "type": "Edm.String", "searchable": false, "retrievable": true, "filterable": true, "sortable": false, "facetable": true },
            { "name": "Time", "type": "Edm.String", "searchable": false, "retrievable": true, "filterable": true, "sortable": false, "facetable": true }
          ]
        },
        { "name": "works", "type": "Collection(Edm.ComplexType)", 
          "fields": [
            { "name": "ID", "type": "Edm.String", "searchable": true, "retrievable": true, "filterable": false, "sortable": false, "facetable": false},
            { "name": "composerName", "type": "Edm.String", "searchable": true, "retrievable": true, "filterable": true, "sortable": false, "facetable": true },
            { "name": "workTitle", "type": "Edm.String", "searchable": true, "retrievable": true, "filterable": true, "sortable": false, "facetable": true },
            { "name": "conductorName", "type": "Edm.String", "searchable": true, "retrievable": true, "filterable": true, "sortable": false, "facetable": true },
            { "name": "soloists", "type": "Collection(Edm.String)", "searchable": true, "retrievable": true, "filterable": true, "sortable": false, "facetable": true }
          ]
        }
      ]
    }

重要なポイント:

フィールドマッピングを使用して、フィールド名またはデータ型の違いを調整することはできません。このインデックススキーマは、生のコンテンツをミラーリングするように設計されています。
入れ子になった JSON は、Collection(Edm.ComplextType) としてモデル化されます。生コンテンツでは、季節ごとに複数のコンサートがあり、各コンサートに複数の作品があります。この構造体に対応するには、複合型のコレクションを使用します。
生コンテンツでは、Date と Time は文字列であるため、インデックス内の対応するデータ型も文字列になります。

インデクサーの作成と実行

インデクサーの作成では、検索サービスにインデクサーを作成します。インデクサーではデータソースに接続し、インデックスデータを読み込み、データ更新を自動化するスケジュールを必要に応じて提供します。

インデクサーの構成には、jsonArray 解析モードと documentRoot が含まれます。

### Create and run an indexer
POST {{baseUrl}}/indexers?api-version=2024-07-01  HTTP/1.1
  Content-Type: application/json
  api-key: {{apiKey}}

    {
      "name" : "ny-philharmonic-indexer",
      "dataSourceName" : "ny-philharmonic-ds",
      "targetIndexName" : "ny-philharmonic-index",
      "parameters" : { 
        "configuration" : { 
          "parsingMode" : "jsonArray", "documentRoot": "/programs"}
        },
      "fieldMappings" : [ 
      ]
    }

重要なポイント:

生コンテンツファイルには、1,526 個の入れ子になった JSON 構造を持つ JSON 配列 ("programs") が含まれています。 parsingMode を jsonArray に設定して、各 BLOB に JSON 配列が含まれていることをインデクサーに通知します。入れ子になった JSON は 1 レベル下から開始されるため、documentRoot を /programs に設定します。
インデクサーは数分間実行されます。インデクサーの実行が完了するまで待ってから、クエリを実行してください。

クエリを実行する

最初のドキュメントが読み込まれたらすぐに、検索を始めることができます。

### Query the index
POST {{baseUrl}}/indexes/ny-philharmonic-index/docs/search?api-version=2024-07-01  HTTP/1.1
  Content-Type: application/json
  api-key: {{apiKey}}
  
  {
    "search": "*",
    "count": true
  }

要求を送信します。これは、指定のないフルテキスト検索クエリです。インデックスで取得可能としてマークされたすべてのフィールドがドキュメント数と共に返されます。応答は次のようになります。

HTTP/1.1 200 OK
Transfer-Encoding: chunked
Content-Type: application/json; odata.metadata=minimal; odata.streaming=true; charset=utf-8
Content-Encoding: gzip
Vary: Accept-Encoding
Server: Microsoft-IIS/10.0
Strict-Transport-Security: max-age=2592000, max-age=15724800; includeSubDomains
Preference-Applied: odata.include-annotations="*"
OData-Version: 4.0
request-id: a95c4021-f7b4-450b-ba55-596e59ecb6ec
elapsed-time: 106
Date: Wed, 13 Mar 2024 22:09:59 GMT
Connection: close

{
  "@odata.context": "https://<YOUR-SEARCH-SERVICE-NAME>.search.windows.net/indexes('ny-philharmonic-index')/$metadata#docs(*)",
  "@odata.count": 1521,
  "@search.nextPageParameters": {
    "search": "*",
    "count": true,
    "skip": 50
  },
  "value": [
  ],
  "@odata.nextLink": "https://<YOUR-SEARCH-SERVICE-NAME>.search.windows.net/indexes/ny-philharmonic-index/docs/search?api-version=2024-07-01"
}

文字列で検索する search パラメーターを追加します。結果を数フィールドに限定するため、select パラメーターを追加します。検索をさらに絞り込むには、filter を追加してください。

### Query the index
POST {{baseUrl}}/indexes/ny-philharmonic-index/docs/search?api-version=2024-07-01  HTTP/1.1
  Content-Type: application/json
  api-key: {{apiKey}}
  
  {
    "search": "puccini",
    "count": true,
    "select": "season, concerts/Date, works/composerName, works/workTitle",
    "filter": "season gt '2015-16'"
  }

応答で 2 つのドキュメントが返されます。

フィルター処理のため、論理演算子 (and、or、not) と比較演算子 (eq、ne、gt、lt、ge、le) を使用することもできます。文字列比較では大文字と小文字が区別されます。詳細と例については、クエリを作成する方法に関するページを参照してください。

Note

$filter パラメーターは、インデックスの作成時にフィルター可能としてマークされたフィールドでのみ使用できます。

リセットして再実行する

インデクサーをリセットして実行履歴をクリアすると、完全な再実行が可能になります。次の GET 要求はリセット用であり、その後に再実行されます。

### Reset the indexer
POST {{baseUrl}}/indexers/ny-philharmonic-indexer/reset?api-version=2024-07-01  HTTP/1.1
  api-key: {{apiKey}}

### Run the indexer
POST {{baseUrl}}/indexers/ny-philharmonic-indexer/run?api-version=2024-07-01  HTTP/1.1
  api-key: {{apiKey}}

### Check indexer status 
GET {{baseUrl}}/indexers/ny-philharmonic-indexer/status?api-version=2024-07-01  HTTP/1.1
  api-key: {{apiKey}}

リソースをクリーンアップする

所有するサブスクリプションを使用している場合は、プロジェクトの終了時に、不要になったリソースを削除することをお勧めします。リソースを実行したままにすると、お金がかかる場合があります。リソースを個別に削除するか、リソースグループを削除してリソースのセット全体を削除することができます。

インデックス、インデクサー、データソースは、ポータルを使用して削除できます。

次のステップ

Azure Blob のインデックス作成の基礎を理解したら、Azure Storage 内の JSON BLOB に使用されるインデクサーの構成について詳しく見てみましょう。

JSON BLOB のインデックス作成の構成

次の方法で共有

チュートリアル: Azure Storage から入れ子になった JSON BLOB のインデックスを REST を使用して作成する

前提条件

ファイルのダウンロード

サンプルデータを Azure Storage にアップロードする

検索サービスの URL と API キーをコピーする

REST ファイルを設定する

データソースを作成する

インデックスを作成する

インデクサーの作成と実行

クエリを実行する

リセットして再実行する

リソースをクリーンアップする

次のステップ

フィードバック

その他のリソース

次の方法で共有

チュートリアル: Azure Storage から入れ子になった JSON BLOB のインデックスを REST を使用して作成する

前提条件

ファイルのダウンロード

サンプル データを Azure Storage にアップロードする

検索サービスの URL と API キーをコピーする

REST ファイルを設定する

データ ソースを作成する

インデックスを作成する

インデクサーの作成と実行

クエリを実行する

リセットして再実行する

リソースをクリーンアップする

次のステップ

フィードバック

その他のリソース

サンプルデータを Azure Storage にアップロードする

データソースを作成する