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# 集合類型
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集合類型提供了一種組織和結構化資料的方法，以便有效地檢索和分析。它們在機器學習 (ML) 資料庫中用於定義資料集及其元素的模式。在 Amazon SageMaker Feature Store 中，支援的集合類型包括清單、集合和向量。

集合是一組元素，其中集合中的每個元素必須具有相同的特徵類型 (`String` `Integral` 或 `Fractional`)。例如，集合可以包含所有元素特徵類型為 `Fractional` 的元素，但集合不能包含具有某些特徵類型為 `Fractional` 的元素，並且某些特徵類型為 `String`。

目前只有 `InMemory` 線上儲存特徵群組支援集合類型。下方清單描述集合類型選項。

**清單**：元素的有序集合。
+ 清單的長度由集合中的元素數量決定。
+ 範例：您可以有一個如 [‘a’, ‘b’, ‘a’] 這樣的清單，因為清單保留了順序並且可以有重複的元素。

**集合**：唯一元素的無序集合。
+ 集合的長度由集合中的唯一元素數量決定。
+ 例如：您不能有如 [‘a’, 'b', 'a'] 這樣的集合，因為它包含一個重複的元素。該集合將具有元素 [‘a’, ‘b’]，因為該集合僅包含唯一的元素。

**向量**：代表固定大小的元素陣列的專用清單。元素的順序具有意義，使得元素的位置代表資料的某些屬性。
+ 向量集合類型中的元素*必須*具有 `Fractional` 特徵類型。
+ 每個線上儲存 `InMemory` 層特徵群組只能有一個向量集合類型。
+ 向量的尺寸 (向量中的元素數目) 由您預先決定，並使用 `VectorDimension` 指定。最大尺寸限制為 8192。
+ 例如：您可以有一個向量，例如 [4.2, -6.3, 4.2]，其中第一個、第二個和第三個元素可以代表實體空間中的 x、y 和 z 位置。

集合的長度沒有限制，只要它們不超過記錄的大小上限。如需有關記錄的大小上限資訊，請參閱[配額、命名規則與資料類型](feature-store-quotas.md)。