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# コレクション型
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コレクション型を使用すると、データを整理して構造化し、効率的な取得と分析を行うことができます。コレクション型は ML データベースでデータセットとその要素のスキーマを定義するために使用されます。Amazon SageMaker Feature Store では、リスト、セット、ベクターなどのコレクション型がサポートされています。

コレクションは要素をグループ化したもので、コレクション内の各要素は同じ特徴量型 (`String`、`Integral`、または `Fractional`) である必要があります。例えば、すべての要素の特徴量タイプが `Fractional` である要素をコレクションに含めることができますが、一部の特徴量タイプが `Fractional` であり、一部の特徴量タイプが `String` で ある要素をコレクションに含めることはできません。

現在、コレクション型をサポートしているのは `InMemory` オンラインストアの特徴量グループだけです。次のリストは、コレクション型のオプションについて説明しています。

**リスト**: 順序付けられた要素のコレクション。
+ リストの長さは、コレクションに含まれる要素の数によって決まります。
+ 例: ['a', 'b', 'a'] のようなリストを作成できます。リストでは順序が保たれ、要素を繰り返すことができるからです。

**セット**: 順序付けられていない一意の要素のコレクション。
+ セットの長さは、コレクションに含まれる一意の要素の数によって決まります。
+ 例: ['a', 'b', 'a'] のようなセットは作成できません。反復要素が含まれているからです。セットには一意の要素しか含まれないため、セットには代わりに ['a', 'b'] という要素が入ります。

**ベクター**: 固定サイズの要素配列を表す特殊なリスト。要素の順序に意味があり、要素の位置はデータの特定のプロパティを表します。
+ ベクターコレクション型の要素は `Fractional` 特徴量タイプでなければなりません。**
+ オンラインストアの `InMemory` 階層の特徴量グループごとに作成できるベクターコレクション型は 1 つだけです。
+ ベクターのディメンション (ベクター内の要素数) はユーザーが事前に決定し、`VectorDimension` を使用して指定します。最大ディメンションの制限は 8192 です。
+ 例: [4.2, -6.3, 4.2] のようなベクターを使用できます。この場合、1 番目、2 番目、3 番目の要素は物理空間の X、Y、Z 位置を表すことができます。

レコードの最大サイズを超えない限り、コレクションの長さに制限はありません。レコードの最大サイズについては、「[クォータ、命名ルール、データ型](feature-store-quotas.md)」を参照してください。