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title: "搜索索引 - OceanBase AI 数据库 V4.6.2 | OceanBase 文档中心"
description: 搜索索引 本文说明如何使用搜索索引（Search Index）包括能力概要、使用前提、支持的数据类型与谓词、常用 DDL 及查询示例。 搜索索引可在单列或多列上构建统一的倒排结构，对 JSON 列内多条路径（或标量列整列取值）建立索引条目；一条索引即可覆盖多路径访问并支撑多种谓词。与“为每个访问路径单独建函数索引”或…
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文档反馈![](https://mdn.alipayobjects.com/huamei_22khvb/afts/img/A*w3cwQYKZAJwAAAAAHhAAAAgAeiGDAQ/original) OceanBase AI 数据库V 4.6.2

# 搜索索引

更新时间：2026-09-16 17:42:25

[编辑](https://github.com/oceanbase/oceanbase-database-ai/edit/V4.6.2/zh-CN/400.ai-search/300.vector-search/210.search-index.md)  

本文说明如何使用搜索索引（Search Index）包括能力概要、使用前提、支持的数据类型与谓词、常用 DDL 及查询示例。

搜索索引可在单列或多列上构建统一的倒排结构，对 JSON 列内多条路径（或标量列整列取值）建立索引条目；一条索引即可覆盖多路径访问并支撑多种谓词。与“为每个访问路径单独建函数索引”或“偏数组元素展开的多值索引”相比，搜索索引强调一次建索引、覆盖多路径，降低索引数量与维护成本，并便于应对半结构化数据中路径多变、查询模式多样的情况。

## 功能说明

- 典型场景：与[混合搜索](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-ai-1000000006779052)共同使用，或与分析型宽表上多列搜索索引 + 多索引联合查询（Index Merge）共同使用，提升性能。
     - AI 混合搜索场景：全文分词与关键词搜索由全文索引负责，搜索索引侧重复杂类型内部路径的结构化/半结构化条件（也可用于简单标量），二者适用列类型不同，可同表并存并与向量索引共同使用。
     - AP 分析型场景：在宽表、多列分别建有搜索索引的前提下，优化器可借助 Index Merge 能力自动识别可用的索引组合并选择较优扫描路径，提升性能。
 - DDL 操作：搜索索引的 DDL 操作与普通索引一致，支持创建、删除、重命名、可见性等变更。支持在 `SEARCH` 前增加 `ASYNC` 关键字创建异步搜索索引，将索引维护改为后台增量刷新。
 - 嵌套查询（Nested Query）：JSON 对象数组默认扁平化存储，会丢失同对象字段的关联。通过 `NESTED_PATHS` 声明嵌套路径后，可在混合搜索语法中使用嵌套查询，要求多条件命中同一个数组元素，防止系统在一篇文档中“东拼西凑”。

## 功能和语法限制

- 租户：该功能仅适用于 MySQL 模式租户。
 - 表类型：目标表须为 `ORGANIZATION = HEAP` 堆表。
 - 列级配置：列级 `WITH (...)`/ `NESTED_PATHS` 均仅对 JSON 列生效。
 - JSON 路径长度：编码后的 JSON 路径最大为 2KB。如果 JSON 文档的键名非常长或嵌套层级极深，DML 操作时可能因路径超限而失败（`ERROR 1071`）。建议 JSON 文档设计时避免超长键名。
 - 数组类型：当前仅支持单级数组，不支持嵌套数组。
 - 嵌套路径：
     - `NESTED_PATHS` 中的路径只能由对象成员名组成（如 `$.comments`、`$.comments.replies`），不允许是通配符（如 `$.comments.*`）或数组下标（如 `$.comments[0]`）；
     - 路径段数（不含根路径 `$`）不超过 20；
     - 每个搜索索引列只允许出现一个 `NESTED_PATHS` 子句；
     - 不支持将根路径 `$` 声明为嵌套路径。
 - 分区表：当前分区表仅支持局部搜索索引（`LOCAL`）。
 - 索引列：不支持对索引列的 `LIKE` 模式匹配加速。
 - 生成列：不支持在生成列（`GENERATED`）上创建搜索索引；不支持 `STORING` 子句。
 - 异步搜索索引：不支持临时表、全局索引（`GLOBAL`）；同一张表上同步搜索索引与异步搜索索引互斥，但允许创建多个异步搜索索引，并可与同步或异步全文索引共存。查询语法与同步搜索索引一致，索引数据由后台增量刷新，仅保证最终一致性。

## 使用方法

### 支持的数据类型

搜索索引主要用于标量列和 JSON / 单级数组列的查询加速，具体支持的类型如下：

| **类别** | **支持的类型** |
| --- | --- |
| 整数类型 | `TINYINT`、`SMALLINT`、`MEDIUMINT`、`INT`、`BIGINT` 及其 `UNSIGNED` 变体 |
| 浮点/定点类型 | `FLOAT`、`DOUBLE`、`DECIMAL`、`NUMBER` |
| 字符串类型 | `VARCHAR`、`CHAR` |
| 文本类型 | `TINYTEXT`、`TEXT`、`MEDIUMTEXT`、`LONGTEXT` |
| 二进制类型 | `BINARY`、`VARBINARY` |
| 二进制大对象 | `TINYBLOB`、`BLOB`、`MEDIUMBLOB`、`LONGBLOB` |
| 日期时间类型 | `DATE`、`TIME`、`DATETIME`、`TIMESTAMP`、`YEAR` |
| JSON 类型 | `JSON` |
| 数组类型 | `ARRAY(element_type)`（仅单级，如 `ARRAY(INT)`、`ARRAY(VARCHAR(256))`） |

限制说明如下：

- 不支持在 `BIT`、`ENUM`、`SET`、`MAP` 类型列上创建搜索索引。
 - 对于 PICK 类型，`json_number` 字段支持的数据类型包括整数类型、浮点/定点类型；`json_string` 字段支持字符串类型。

### 语法及参数

搜索索引的创建方式包括随表建、后建和追加。每种方式具体语法和通用参数项说明如下：

    随表建   后建

```sql
CREATE TABLE table_name (
  column_name type
  [, column_name type ...]

  SEARCH INDEX index_name (
    column_name [WITH (option_list)]
    [, column_name [WITH (option_list)] ...]
  )
) ORGANIZATION = HEAP;

option_list:
    [INCLUDE_PATHS = ('path1'[, 'path2']...)]
    [| EXCLUDE_PATHS = ('path1'[, 'path2']...)]
    [| INCLUDE_TYPES = (type1[, type2]...)]
    [| NESTED_PATHS = ('path1'[, 'path2']...)]

```

```sql
CREATE SEARCH INDEX index_name ON table_name (
    column_name [WITH (option_list)]
    [, column_name [WITH (option_list)] ...]
) [LOCAL];

```

也可用 `ALTER TABLE` 语句创建：

```sql
ALTER TABLE table_name ADD SEARCH INDEX index_name (
  column_name [WITH (option_list)]
  [, column_name [WITH (option_list)] ...]
);

```

| **参数项** | **描述** | **取值范围** |
| --- | --- | --- |
| option_list ... | 列级选项列表，用于控制该列参与索引构建的 JSON 路径。 | |
| INCLUDE_PATHS / EXCLUDE_PATHS | 列级路径白名单/黑名单，二者二选一，用于控制该列参与索引构建的 JSON 路径。默认全路径参与索引构建。路径支持两种配置：   - 简单的确定性路径。比如 `$.key`、`$.a`，这个时候只对 `$.key` 和 `$.a` 下的标量和数组数据生成索引，`$.a.b` 等则不生成索引。 - 前缀匹配路径。比如 `$.a.*`，这时对 `$.a` 下的 JSON 数据生成索引，比如 `$.a.b` 等都会有索引。`$.*` 表示匹配所有路径。 | |
| INCLUDE_TYPES | 限制参与索引构建的数据类型集合（类型值以实际版本支持为准）。例如 `INCLUDE_TYPES = (JSON_STRING)` 表示只构建 JSON_STRING 类型的路径索引。默认所有类型都参与索引构建。 | JSON_STRING, JSON_NUMBER |
| NESTED_PATHS | 声明 JSON 文档中哪些路径是嵌套路径。每个路径对应一个对象数组字段，该路径下的所有字段都会被强制建索引。路径必须以 `$.` 开头、使用点号分隔的 member 路径，且不含列名；支持声明多个路径。多层嵌套时需同时声明中间层与深层路径，如 `('$.comments', '$.comments.replies')`。可与 `INCLUDE_PATHS` 或 `EXCLUDE_PATHS`、以及 `INCLUDE_TYPES` 组合使用；`NESTED_PATHS` 覆盖路径的优先级高于 `EXCLUDE_PATHS`。 | |
| LOCAL | 可选项，表示创建局部索引。如果是分区表，则必须在后建或追加时创建局部搜索索引。 | |

其他删除、重命名、可见性等变更操作与常规索引一致，完整语法请参见文末相关文档。

### 异步搜索索引

#### 说明

异步搜索索引从 V4.6.2.1 版本开始支持。

#### 注意

异步搜索索引在当前版本为实验特性，不支持生产环境使用。

异步搜索索引复用同步 Search Index 的 DDL，在 `SEARCH` 前增加 `ASYNC` 关键字，支持随表创建与后建。`SEARCH KEY` 与 `SEARCH INDEX` 为语法别名，不影响索引类型；独立后建仅支持 `CREATE ASYNC SEARCH INDEX`，不支持 `CREATE ASYNC SEARCH KEY`。

#### 开启与使用

异步索引功能默认关闭，需通过 `_enable_async_index` 配置项开启：

```sql
ALTER SYSTEM SET _enable_async_index = true;

```

    随表建   后建

```sql
CREATE TABLE t (
  id BIGINT,
  doc JSON,
  ASYNC SEARCH INDEX idx_search (doc)
) ORGANIZATION HEAP;

-- 配置 Nested 路径（可同时声明多条）
CREATE TABLE t (
  id BIGINT,
  doc JSON,
  ASYNC SEARCH INDEX idx_search (
    doc WITH (
      NESTED_PATHS = ('$.comments', '$.items')
    )
  )
) ORGANIZATION HEAP;

```

```sql
CREATE ASYNC SEARCH INDEX idx_search ON t(doc);

ALTER TABLE t ADD ASYNC SEARCH INDEX idx_search(doc);

ALTER TABLE t ADD ASYNC SEARCH INDEX idx_search (
  doc WITH (
    NESTED_PATHS = ('$.comments')
  )
);

```

查询语法与同步搜索索引的混合搜索写法一致，支持标量与 JSON 上的 `term`、`terms`、`range` 等条件。写入后需等待后台增量刷新完成，数据才对查询可见。

```sql
SELECT id, doc FROM HYBRID_SEARCH(
  TABLE t,
  '{
    "query": {
      "term": {"doc.title": "OceanBase Manual A"}
    }
  }'
);

```

#### 表级参数 `ASYNC_INDEX_PARAMS`

异步搜索索引与异步全文索引共用表级配置 `ASYNC_INDEX_PARAMS`。用户只需传入要修改的 key，未传入的 key 保持原值。

| **配置项** | **类型** | **取值范围** | **默认值** | **含义** |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `ASYNC_REFRESH_INTERVAL` | INT（秒） | `[1, 60]`，`-1` | `5` | 后台增量刷新服务的扫描周期。每隔该间隔检查表中是否有新的增量数据，若有则触发增量刷新。`-1` 表示禁止后台刷新。该参数从 V4.6.2.1 版本开始支持。 |
| `REFRESH_ON_ERROR` | 枚举 | `SKIP` / `ABORT` | `ABORT` | 增量刷新遇到单行异常数据时的策略。`ABORT` 表示整次刷新失败并阻塞后续增量；`SKIP` 表示跳过该行、继续刷新，不阻塞其他行和其他索引。资源或环境类错误在 `SKIP` 模式下也不会跳过。该参数从 V4.6.2.1 版本开始支持。 |
| `DELETE_PURGE_THRESHOLD` | INT | `[20, 50]` | `33` | 已删除行占比超过该阈值时触发合并，清理已删除数据。 |
| `MERGE_SEGMENT_THRESHOLD` | INT | `[2, 48]` | `10` | 增量刷新产生的 Segment 数量超过该值时触发合并。 |

#### 注意

`REFRESH_ON_ERROR` 用于处理随表创建场景：向表中写入数据时不会校验能否写入异步索引。若存在非法行（如 JSON 路径超过 2KB），默认 `ABORT` 会卡住增量刷新。需要继续刷新后续数据时，将策略改为 `SKIP`。

```sql
-- 随表建设置刷新周期
CREATE TABLE t_async_params (
  c1 INT,
  c2 JSON,
  ASYNC SEARCH INDEX idx_si (c2)
) ORGANIZATION HEAP ASYNC_INDEX_PARAMS = 'ASYNC_REFRESH_INTERVAL=10';

-- 修改已有表的异常行策略与刷新周期
ALTER TABLE t_async_params SET ASYNC_INDEX_PARAMS = 'REFRESH_ON_ERROR=SKIP, ASYNC_REFRESH_INTERVAL=30';

```

手动触发合并请参见 [DBMS_ASYNC_INDEX 概述](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-ai-1000000007050799)。异步全文索引上的同类配置说明请参见 [异步全文索引](https://www.oceanbase.com/500.full-text-search.md#%E5%BC%82%E6%AD%A5%E5%85%A8%E6%96%87%E7%B4%A2%E5%BC%95)。

### 嵌套路径与嵌套查询

#### 说明

嵌套查询从 V4.6.2.1 版本开始支持。

JSON 对象数组在搜索索引中默认按路径扁平化，同对象内字段的关联会丢失。例如某电影有两条评论：小明打了 3 分、小红打了 9 分。若查询`作者为小明且评分 ≥ 8`，在非嵌套语义下，系统会把各字段拍扁为独立元素，只看到 `存在小明` 和 `存在 9 分`，因此可能误命中该文档。声明 `NESTED_PATHS` 后，可在混合搜索中使用嵌套查询（Nested Query），要求条件作用于同一条评论；此时 `小明` 与 `3` 分、`小红` 与 `9` 分分别关联，系统会判定小明不存在评分 ≥ 8，因而不会误命中该文档。文档示意：

```shell
{
  "title": "某电影",
  "comments": [
    {"author": "小明", "rating": 3},
    {"author": "小红", "rating": 9}
  ]
}

```

建索引时声明嵌套路径：

```sql
CREATE TABLE movie_rating (
  k INT,
  j1 JSON,
  SEARCH INDEX idx_nested (
    j1 WITH (
      -- 声明嵌套路径，$ 表示根路径，comments 表示第一层对象数组字段
      NESTED_PATHS = ('$.comments')
    )
  )
) ORGANIZATION = HEAP;

```

此时若查询 `同一条评论中作者为小明且评分 ≥ 8`，系统会判定小明不存在评分 ≥ 8，因而不会命中该文档：

```sql
SELECT k, j1 FROM HYBRID_SEARCH(
  TABLE movie_rating,
  '{
    "query": {
      -- 混合搜索中使用 nested 子句
      "nested": {
        "path": "j1.comments",
        "query": {
          "bool": {
            "must": [
              {"term": {"j1.comments.author": "小明"}},
              {"range": {"j1.comments.rating": {"gte": 8}}}
            ]
          }
        }
      }
    }
  }'
);

```

完整语法、路径匹配规则与限制请参见文末[相关文档](#相关文档)。

### 支持的过滤查询

#### 说明

- 是否走搜索索引以优化器与 `EXPLAIN` 执行计划为准，本文仅描述通常可加速的过滤查询范围。

#### 标量

对各类标量列（数值、字符串、时间等），常见可加速的过滤查询包括：

- 等值：`col = value`
 - 范围：`col > / >= / < / <=`、`BETWEEN`
 - `IN (list)`
 - `IS NULL` / `IS NOT NULL`
 - 多条件组合 `AND` / `OR`：若多列在同一搜索索引定义中，或与其他索引组合，可能走 Index Merge。

建议：高选择性、范围有序的访问可继续保留 B-tree 索引；低选择率、多条件组合 `OR`、JSON/数组并存时，搜索索引 + Index Merge 往往更高效。

#### JSON

创建搜索索引后，可以直接基于 JSON 内部字段进行查询，无需全表扫描。

| **类别** | **说明** |
| --- | --- |
| 按路径取值 | 在 JSON 列上，先按照路径取出指定标量值，再通过 `JSON_EXTRACT()` 函数或 `->` 操作符进行等值、范围比较（`>`、`>=`、`<`、`<=`、`BETWEEN`等谓词），如 `col->'$.price' > 100`。 |
| `MEMBER OF` | 用于判断值是否为 JSON 数组中的元素，右操作数可为整列或路径表达式，如 `MEMBER OF(col)`。 |
| `JSON_CONTAINS` | 用于判断 JSON 文档是否包含指定标量值或子文档，如 `JSON_CONTAINS(c1->'$.tags', '"mobile"')`。 |
| `JSON_OVERLAPS` | 用于判断两个 JSON 数组是否存在交集（至少有一个共同元素），如 `JSON_OVERLAPS(col1, '[1, 2, 3]')`。 |
| `IN` | 可以将路径取出的标量值或整列放到 `IN (...)` 列表中做匹配，如 `IN (col->'$.price', col2)`。 |
| `PICK` | 当 JSON 字段的值可能是多种类型（例如同一路径下既有数字又有字符串）时，可以使用 `PICK` 关键字在查询时按类型精确过滤。路径后接 `PICK json_number` / `PICK json_string`。仅建议与同路径上的等值、范围比较（`>`、`>=`、`<`、`<=`、`BETWEEN` 等）组合使用；不推荐与 `MEMBER OF`、`JSON_CONTAINS`、`JSON_OVERLAPS` 组合，此类写法通常无法走搜索索引。`json_number` 和 `json_string` 分别表示数字和字符串类型，具体请参见上文[支持的数据类型](#支持的数据类型)。 |

#### 注意

对 `JSON_VALUE()` 使用 `PICK` 时，若同时带 `RETURNING`、`ON ERROR`、`ON EMPTY` 等子句，通常无法按搜索索引加速。

建议：查询尽量写明确路径；文档字段多时务必用 `WITH` 收窄索引范围；同路径多类型混存用 `PICK`；关键词搜索请用全文索引。

#### 单级数组

对 `ARRAY(element_type)` 列：

| 函数 | 说明 |
| --- | --- |
| `ARRAY_CONTAINS(col, value)` | 数组是否包含某元素。 |
| `ARRAY_CONTAINS_ALL(col, array_literal)` | 数组是否同时包含参数数组中的全部元素。 |
| `ARRAY_OVERLAPS(col, array_literal)` | 数组是否至少有一个共同元素。 |

建议：标签、多值属性用单级 `ARRAY`；按语义选用包含 / 全包含 / 求交三类函数；可与表上 B-tree 条件一起做 Index Merge。

### 确认是否使用索引

可以通过 `EXPLAIN` 查看执行计划，确认查询是否实际利用了搜索索引，例如：

```sql
EXPLAIN SELECT * FROM products WHERE info->'$.price' > 100 AND category = 'electronics';

```

如果执行计划中包含搜索索引名称（例如 `idx_products`），则表示查询实际利用了搜索索引。

## 场景示例

这里给出一些常见的场景示例供参考。

### 标量列查询

以下示例演示如何在整数和字符串列上创建搜索索引，并进行各种查询：

1. 创建示例表和搜索索引，并插入测试数据

   ```sql
   CREATE TABLE orders (
   order_id INT,
   user_id INT,
   amount DOUBLE,
   status VARCHAR(64),
   SEARCH INDEX idx_orders (user_id, amount, status)
   ) ORGANIZATION = HEAP;

   INSERT INTO orders VALUES (1, 100, 99.5, 'paid');
   INSERT INTO orders VALUES (2, 101, 200.0, 'pending');
   INSERT INTO orders VALUES (3, 100, 50.0, 'paid');
   INSERT INTO orders VALUES (4, 102, 150.0, 'shipped');
   INSERT INTO orders VALUES (5, 100, 300.0, 'refund');

   ```
 2. 各种查询

   ```sql
   -- 等值查询：查找 user_id=100 的所有订单
   SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100;
   -- 预期返回 order_id=1,3,5 的三行

   -- 范围查询：查找金额在 80~200 之间的订单
   SELECT * FROM orders WHERE amount > 80 AND amount < 200;
   -- 预期返回 order_id=1,4 的两行

   -- IN 查询：查找状态为 paid 或 shipped 的订单
   SELECT * FROM orders WHERE status IN ('paid', 'shipped');
   -- 预期返回 order_id=1,3,4 的三行

   -- 多条件组合
   SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100 AND status = 'paid';
   -- 预期返回 order_id=1,3 的两行

   ```
 3. 确认索引被使用

   ```sql
   EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100;

   ```

   预期返回的执行计划中包含搜索索引名称 `idx_orders`。

### JSON 查询

1. 创建示例表和搜索索引，并插入测试数据

   ```sql
   CREATE TABLE products (
   id INT, --标量列
   info JSON, --JSON 列
   SEARCH INDEX idx_products (info)
   ) ORGANIZATION = HEAP;

   INSERT INTO products VALUES
   (1, '{"name": "Phone", "price": 999, "brand": "Apple", "tags": ["electronics", "mobile"]}'),
   (2, '{"name": "Book", "price": 29, "brand": "O\'Reilly", "tags": ["education"]}'),
   (3, '{"name": "Laptop", "price": 1999, "brand": "Dell", "tags": ["electronics", "computer"]}'),
   (4, '{"name": "Pen", "price": 5, "brand": "Pilot", "tags": ["stationery"]}');

   ```sql
   -- 路径比较：价格在 10~1000 之间
   SELECT * FROM products WHERE info->'$.price' BETWEEN 10 AND 1000;
   -- 预期返回 Book 和 Phone

   -- MEMBER OF 查询：查询 tags 中包含 "electronics" 的商品
   SELECT * FROM products WHERE '"electronics"' MEMBER OF (info->'$.tags');
   -- 预期返回 Phone 和 Laptop

   -- JSON_CONTAINS 查询：tags 同时包含 electronics 和 mobile
   SELECT * FROM products WHERE JSON_CONTAINS(info->'$.tags', '["electronics", "mobile"]');
   -- 预期返回 Phone

   ```sql
   EXPLAIN SELECT * FROM products WHERE info->'$.price' BETWEEN 10 AND 1000;

   ```

   预期返回的执行计划中包含搜索索引名称 `idx_products`。

### JSON 过滤查询

以下示例演示用户画像场景下，如何使用 `WITH` 子句限制索引范围。

   ```sql
   CREATE TABLE users (
   id INT,
   profile JSON,
   SEARCH INDEX idx_profile (profile WITH (INCLUDE_PATHS = ('$.name', '$.address.*')))
   ) ORGANIZATION = HEAP;

   INSERT INTO users VALUES
   (1, '{"name": "张三", "age": 30, "address": {"city": "北京", "zip": 100000}, "debug": "xxx"}'),
   (2, '{"name": "李四", "age": 25, "address": {"city": "上海", "zip": 200000}, "debug": "yyy"}');

   ```sql
   -- 利用索引的查询（在 INCLUDE_PATHS 范围内）
   SELECT * FROM users WHERE JSON_EXTRACT(profile, '$.name') = '"张三"';
   -- 预期命中索引

   SELECT * FROM users WHERE JSON_EXTRACT(profile, '$.address.city') = '"北京"';
   -- 预期命中索引

   -- 不利用索引的查询（不在 INCLUDE_PATHS 范围内）
   SELECT * FROM users WHERE JSON_EXTRACT(profile, '$.age') = 30;
   -- 预期走全表扫描（age 路径未被索引）

   ```sql
   EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE JSON_EXTRACT(profile, '$.age') = 30;

   ```

   预期返回的执行计划中不包含搜索索引名称 `idx_profile`，走全表扫描。

### 多索引联合查询（Index Merge）

以下示例演示如何使用多索引联合查询。搜索索引的 Index Merge 能力让它可以与表上的 B-tree 索引、全文索引协同工作。

1. 创建包含多种索引的表，并插入测试数据

   ```sql
   CREATE TABLE products_v2 (
   id INT PRIMARY KEY,
   name VARCHAR(128),
   category INT,
   price INT,
   tags JSON,
   INDEX idx_category(category), -- B-tree 索引
   INDEX idx_price(price), -- B-tree 索引
   FULLTEXT INDEX ft_name(name), -- 全文索引
   SEARCH INDEX idx_tags(tags) -- 搜索索引
   ) ORGANIZATION HEAP;

   INSERT INTO products_v2 VALUES
   (1, 'OceanBase Database', 1, 0, '{"type": "database", "license": "open-source"}'),
   (2, 'MySQL Server', 1, 0, '{"type": "database", "license": "open-source"}'),
   (3, 'Premium Support', 2, 999, '{"type": "service"}');

   ```sql
   -- category 使用 BTree 索引，tags 使用 Search Index，结果取交集
   SELECT * FROM products_v2
   WHERE category = 1 AND json_extract(tags, '$.license') = '"open-source"';

   -- 全文搜索匹配 "database" 或 tags 中 type 为 "service"
   SELECT * FROM products_v2
   WHERE MATCH(name) AGAINST ("database") OR json_extract(tags, '$.type') = '"service"';

   -- 复杂组合：BTree AND (BTree OR 搜索索引)
   SELECT * FROM products_v2
   WHERE category = 1 AND (price = 0 OR json_extract(tags, '$.type') = '"service"');

   ```

### 嵌套查询

以下示例演示如何声明 `NESTED_PATHS`，并在混合搜索中按同一评论对象过滤。

1. 创建表与搜索索引，并插入测试数据

   ```sql
   CREATE TABLE movie_rating (
     k INT,
     j1 JSON,
     SEARCH INDEX idx_nested (
       j1 WITH (
         NESTED_PATHS = ('$.comments')
       )
     )
   ) ORGANIZATION = HEAP;

   INSERT INTO movie_rating VALUES
   (1, '{"title":"doc1","comments":[{"author":"alice","rating":4},{"author":"bob","rating":5}]}'),
   (2, '{"title":"doc2","comments":[{"author":"alice","rating":5},{"author":"bob","rating":4}]}');

   ```
 2. 嵌套查询：查找存在 `author=alice` 且 `rating>=5` 的同一条 comment

   ```sql
   SELECT k, j1 FROM HYBRID_SEARCH(
     TABLE movie_rating,
     '{
       "query": {
         "nested": {
           "path": "j1.comments",
           "query": {
             "bool": {
               "must": [
                 {"term": {"j1.comments.author": "alice"}},
                 {"range": {"j1.comments.rating": {"gte": 5}}}
               ]
             }
           }
         }
       }
     }'
   );

   ```

   预期仅返回 `k=2`：文档 1 中 `alice` 与评分 `5` 不在同一条 comment 上。

## 相关文档

- 本功能主要用于混合搜索场景，相关场景示例请参见[混合搜索](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-ai-1000000006779052)
 - 异步全文索引及表级刷新参数的补充说明请参见 [异步全文索引](https://www.oceanbase.com/500.full-text-search.md#%E5%BC%82%E6%AD%A5%E5%85%A8%E6%96%87%E7%B4%A2%E5%BC%95)
 - 原理和概念说明请参见 [搜索索引（Search Index）](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000005685978)
 - 嵌套查询在混合搜索中的语法请参见 [HYBRID_SEARCH](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-ai-1000000006781911)
 - 完整的语法和参数说明请参见 [CREATE INDEX](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-ai-1000000006781483)
 - 完整的语法和参数说明请参见 [CREATE TABLE](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-ai-1000000006781481)
 - 完整的语法和参数说明请参见 [ALTER TABLE](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-ai-1000000006781531)

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