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Index-Eigenschaft: Name - Amazon DocumentDB
Unterstützte IndextypenEinzelnes FeldZusammengesetztMulti-keyTextGeodatenVektor

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Index-Eigenschaft: Name

Unterstützte Indextypen

Option 3.6 4,0 5.0 8.0 Elastischer Cluster
einzelnes Feld Ja Ja Ja Ja Ja
compound Ja Ja Ja Ja Ja
mehrere Schlüssel Ja Ja Ja Ja Ja
text Nein Nein Ja Ja Nein
Geodaten Ja Ja Ja Ja Ja
Vektor Nein Nein Ja Ja Nein

Verwenden Sie die Option name, um einen optionalen Namen für den Index anzugeben.

In allen Beispielen wird das folgende Beispieldokument verwendet:

{
  "productId": "PROD133726",
  "sku": "SKU24224",
  "name": "Basic Printer",
  "manufacturer": "The Manufacturer",
  "tags": [ "printer", "basic", "electronics", "business" ],
  "barcodes": [ "542364671", "886330670", "437445606" ],
  "reviews": [
    {
      "review_date": ISODate('2024-01-19T21:37:10.585Z'),
      ...
    }
  ],
  "material": "Polycarbonate",
  "color": "Space Gray",
  "supplier": {
    "supplierId": "SUP4",
    "location": {
      "type": "Point",
      "coordinates": [ -71.0589, 42.3601 ]
    }
  },
  "productEmbedding": [
    -0.019320633663838058,
    0.019672111388113596
  ],
  "lastUpdated": ISODate('2025-10-20T21:37:10.585Z')
}

Einzelnes Feld

db.collection.createIndex(
  {
    "productId": 1
  },
  {
    "name": "single_field_index"
  }
)

Zusammengesetzt

db.collection.createIndex(
  {
    "productId": 1,
    "manufacturer": 1
  },
  {
    "name": "compound_index"
  }
)

Multi-key

db.collection.createIndex(
  {
    "tags": 1
  },
  {
    "name": "multikey_index"
  }
)

Text

db.collection.createIndex(
  {
    "name": "text"
  },
  {
    "name": "text_index"
  }
)

Geodaten

db.collection.createIndex(
  {
    "supplier.location": "2dsphere"
  },
  {
    "name": "geospatial_index"
  }
)

Vektor

db.runCommand({
  "createIndexes": "collection", 
  "indexes": [{
    "key": {
      "productEmbedding": "vector"
    },
    "name": "hnsw_index",
    "vectorOptions": {
      "type": "hnsw",
      "dimensions": 2,
      "similarity": "euclidean",
      "m": 16,
      "efConstruction": 64
    }
  }] 
})