Manticore Search中JSON字段名到二级索引名的转换优化
2025-05-23 01:09:26作者:卓炯娓
在Manticore Search 6.3.1版本中,我们发现了一个关于JSON字段名转换为二级索引(SI)名称的实现问题。这个问题影响了包含特殊字符的JSON子键查询功能,特别是当子键名中包含点号(.)或其他特殊字符时。
问题背景
Manticore Search在处理JSON字段时,会将字段路径转换为二级索引名称以便快速查询。在6.3.1版本中,这个转换过程采用简单的点号分隔方式,例如将attr.subkey1.subkey2这样的路径直接转换为索引名。
然而,这种实现方式存在明显缺陷:当JSON子键名本身就包含点号时(如attr['KOPF']['AU-ART']),系统无法正确识别和处理这些查询。这会导致查询失败或返回错误结果。
技术实现分析
在最新开发版本中,我们重新设计了这一转换逻辑。新的实现采用更规范的JSON路径表示法:
- 主属性名保持不变
- 每个子键都用方括号和单引号包裹
- 保持原始JSON路径的层次结构
例如,查询条件j['KOPF']['AU-ART']现在会被正确转换为索引名格式j['KOPF']['AU-ART'],而不是之前的错误格式j.KOPF.AU-ART。
改进带来的优势
这一改进带来了几个重要好处:
- 兼容性增强:现在可以正确处理包含各种特殊字符的JSON键名
- 查询准确性提高:消除了因键名解析错误导致的查询结果不准确问题
- 一致性更好:索引名格式与标准JSON路径表示法保持一致
- 可维护性提升:新的实现逻辑更清晰,便于后续扩展和维护
技术细节
在底层实现上,这一改进涉及以下几个关键点:
- 修改了查询解析器,使其能够识别带方括号的JSON路径表达式
- 更新了索引名生成算法,采用新的规范化格式
- 确保向后兼容,不影响现有简单点分隔路径的查询
- 增加了相应的测试用例,覆盖各种边界情况
总结
Manticore Search团队通过这次改进,显著提升了JSON字段查询的健壮性和灵活性。这一变化特别有利于处理复杂JSON数据结构,特别是那些键名包含特殊字符的情况。对于开发者而言,这意味着可以更自由地设计数据结构,而不必担心键名限制导致的查询问题。
这一改进已包含在最新开发版本中,建议所有处理复杂JSON数据的用户升级到包含此修复的版本,以获得更稳定和可靠的查询体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210