Indizierung von Daten aus Azure Blob Storage

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen Indexer konfigurieren, der Inhalte aus Azure Blob Storage importiert und in Azure AI Search durchsuchbar macht. Eingaben für den Indexer sind Ihre Blobs, in einem einzelnen Container. Die Ausgabe ist ein Suchindex mit durchsuchbaren Inhalten und Metadaten, die in einzelnen Feldern gespeichert sind.

Zum Konfigurieren und Ausführen des Indexers können Sie Folgendes verwenden:

• Rest-API des Suchdiensts, eine beliebige Version.
• Ein Azure SDK-Paket, eine beliebige Version.
• Importdaten-Assistent im Azure-Portal.
• Importdaten-Assistent (neu) im Azure-Portal.

In diesem Artikel werden die REST-APIs verwendet, um die einzelnen Schritte zu veranschaulichen.

Voraussetzungen

• Azure Blob Storage, Standardleistungsstufe (Allzweck v2).

• Access-Ebenen umfassen Hot, Cool, Cold und Archiv. Indexer können Blobs auf heißen, kühlen und kalten Zugriffsebenen abrufen.

• Blobs, die Textinhalte und Metadaten bereitstellen. Wenn Blobs binären Inhalt oder unstrukturierten Text enthalten, sollten Sie die KI-Anreicherung für bild- und natürliche Sprachverarbeitung hinzufügen. Blob-Inhalte dürfen die Indizierungsgrenzwerte für die Suchdienstebene nicht überschreiten.

• Eine unterstützte Netzwerkkonfiguration und Datenzugriff. Sie benötigen mindestens Leseberechtigungen in Azure Storage. Eine Speicherverbindungszeichenfolge, die einen Zugriffsschlüssel enthält, bietet Ihnen Lesezugriff auf Speicherinhalte. Wenn Sie stattdessen Microsoft Entra-Anmeldungen und -Rollen verwenden, stellen Sie sicher, dass die verwaltete Identität des Suchdiensts über Berechtigungen für den Speicher-Blob-Datenleser verfügt.

  Standardmäßig akzeptieren sowohl Such- als auch Speicheranforderungen von öffentlichen IP-Adressen. Wenn die Netzwerksicherheit kein unmittelbares Problem darstellt, können Sie Blob-Daten mithilfe der Verbindungszeichenfolge indizieren, sofern Leseberechtigungen vorhanden sind. Wenn Sie bereit sind, Netzwerkschutz hinzuzufügen, finden Sie unter Indexer-Zugriff auf Inhalte, die durch Azure-Netzwerksicherheitsfeatures geschützt sind Anleitungen zum Datenzugriff.

• Verwenden Sie einen REST-Client, wenn Sie REST-Aufrufe formulieren wollen, die den in diesem Artikel gezeigten ähnlich sind.

Unterstützte Aufgaben

Sie können diesen Indexer für die folgenden Aufgaben verwenden:

• Datenindizierung und inkrementelle Indizierung: Der Indexer kann Dateien und zugeordnete Metadaten aus Blobcontainern und Ordnern indiziere. Es erkennt neue und aktualisierte Dateien und Metadaten durch die integrierte Änderungserkennung. Sie können eine planmäßige oder bedarfsorientierte Datenaktualisierung konfigurieren.
• Löscherkennung: Der Indexer kann Löschungen über systemeigene soft delete oder über benutzerdefinierte Metadaten erkennen.
• Angewandte KI durch Skillsets:Skillsets werden vom Indexer vollständig unterstützt. Dazu gehören wichtige Features wie die integrierte Vektorisierung, die Datenabschnitte und Einbettungsschritte hinzufügt.
• Parsing-Modi: Der Indexer unterstützt JSON-Parsing-Modi, wenn Sie JSON-Arrays oder -Zeilen in einzelne Suchdokumente parsen möchten. Außerdem wird der Markdown-Analysemodus unterstützt.
• Kompatibilität mit anderen Features: Der Indexer ist auf eine nahtlose Funktionsweise mit anderen Indexerfeatures wie Debugsitzungen, den Indexercache für inkrementelle Anreicherungenund Wissensspeicher ausgelegt.

Unterstützte Dokumentformate

Der Blobindexer kann Text aus den folgenden Dokumentformaten extrahieren:

• CSV (siehe Indizierung von CSV-Blobs)
• EML
• EPUB
• GZ
• HTML
• JSON (Siehe Indizierung von JSON-Blobs)
• KML (XML für geografische Darstellungen)
• Microsoft Office-Formate: DOCX/DOC/DOCM, XLSX/XLS/XLSM, PPTX/PPT/PPTM, MSG (Outlook-E-Mails), XML (WORD XML 2003 und 2006)
• Öffnen von Dokumentformaten: ODT, ODS, ODP
• PDF
• Textdateien (Siehe auch Indizierung von Nur-Text)
• RTF
• XML
• ZIP

Bestimmen, welche Blobs indiziert werden sollen

Überprüfen Sie vor dem Einrichten der Indizierung die Quelldaten, um zu ermitteln, ob Änderungen im Voraus vorgenommen werden sollten. Ein Indexer kann immer nur Inhalte aus einem Container gleichzeitig indizieren. Standardmäßig werden alle Blobs im Container verarbeitet. Sie haben mehrere Optionen für eine stärker selektive Verarbeitung:

• Platzieren Sie Blobs in einem virtuellen Ordner. Eine Indexerdatenquellendefinition enthält einen "query"-Parameter, der einen virtuellen Ordner annehmen kann. Wenn Sie einen virtuellen Ordner angeben, werden nur diese Blobs im Ordner indiziert.

• Einschließen oder Ausschließen von Blobs nach Dateityp. Anhand der Liste der unterstützten Dokumentformate können Sie ermitteln, welche Blobs ausgeschlossen werden sollen. Beispielsweise können Sie Bild- oder Audiodateien ausschließen, die keinen durchsuchbaren Text bereitstellen. Diese Funktion wird über Konfigurationseinstellungen im Indexer gesteuert.

• Einschließen oder Ausschließen beliebiger Blobs. Wenn Sie aus irgendeinem Grund ein bestimmtes Blob überspringen möchten, können Sie die folgenden Metadateneigenschaften und -werte zu Blob Storage-Blobs hinzufügen. Wenn ein Indexer auf diese Eigenschaft trifft, überspringt er das Blob oder dessen Inhalt in der Indizierungsausführung.

  Eigenschaftsname	Eigenschaftswert	Explanation
  „AzureSearch_Skip“	"true"	Weist den Blobindexer an, das Blob vollständig zu überspringen. Weder die Metadaten- noch die Inhaltsextraktion werden versucht. Dies ist nützlich, wenn ein bestimmtes Blob wiederholt fehlschlägt und den Indizierungsprozess unterbricht.
  „AzureSearch_SkipContent“	"true"	Überspringt Inhalte und extrahiert nur die Metadaten. Dies entspricht der "dataToExtract" : "allMetadata" Einstellung, die in Konfigurationseinstellungen beschrieben wird, und nur auf einen bestimmten Blob angewendet wird.

Wenn Sie keine Einschluss- oder Ausschlusskriterien einrichten, meldet der Indexer ein nicht berechtigtes Blob als Fehler und wechselt fort. Wenn genügend Fehler auftreten, wird die Verarbeitung möglicherweise beendet. Sie können die Fehlertoleranz in den Konfigurationseinstellungen des Indexers angeben.

Ein Indexer erstellt in der Regel ein Suchdokument pro Blob, in dem der Textinhalt und die Metadaten als durchsuchbare Felder in einem Index erfasst werden. Wenn Blobs ganze Dateien sind, können Sie sie potenziell in mehrere Suchdokumente analysieren. Beispielsweise können Sie Zeilen in einer CSV-Datei analysieren, um ein Suchdokument pro Zeile zu erstellen.

Ein Verbunddokument oder eingebettetes Dokument (z. B. ein ZIP-Archiv, ein Word-Dokument mit eingebetteter Outlook-E-Mail mit Anlagen oder eine MSG-Datei mit Anlagen) wird ebenfalls als einzelnes Dokument indiziert. So werden beispielsweise alle Bilder, die aus den Anlagen einer MSG-Datei extrahiert wurden, im Feld „normalized_images“ zurückgegeben. Wenn Sie über Bilder verfügen, sollten Sie eine KI-Anreicherung hinzufügen, um mehr Suchhilfe aus diesen Inhalten zu erhalten.

Der Textinhalt eines Dokuments wird in ein Zeichenfolgefeld mit dem Namen „content“ extrahiert. Sie können auch Standard- sowie benutzerdefinierte Metadaten extrahieren.

Indizieren der Metadaten von Blobs

Blob-Metadaten können auch indiziert werden, und das ist hilfreich, wenn Sie denken, dass eine der Standard- oder benutzerdefinierten Metadateneigenschaften in Filtern und Abfragen nützlich ist.

Vom Benutzer angegebene Metadateneigenschaften werden wortgetreu extrahiert. Um die Werte zu erhalten, müssen Sie im Suchindex ein Feld des Typs Edm.String definieren, das den gleichen Namen hat wie der Metadatenschlüssel des Blobs. Wenn ein Blob beispielsweise über den Metadatenschlüssel Sensitivity mit dem Wert High verfügt, müssen Sie ein Feld mit dem Namen Sensitivity in Ihrem Suchindex definieren, das dann mit dem Wert High aufgefüllt wird.

Standard-Blobmetadateneigenschaften können wie unten aufgeführt in ähnlich benannte und typierte Felder extrahiert werden. Der Blobindexer erstellt automatisch interne Feldzuordnungen für diese Blobmetadateneigenschaften, wobei der ursprüngliche Bindestrichname ("Metadatenspeichername") in einen unterstrichenen gleichwertigen Namen ("metadata_storage_name") konvertiert wird.

Sie müssen der Indexdefinition weiterhin die unterstrichenen Felder hinzufügen, aber Sie können Feldzuordnungen weglassen, da der Indexer die Zuordnung automatisch macht.

• metadata_storage_name (Edm.String) – der Dateiname des Blobs. Wenn Sie z. B. über ein Blob /my-container/my-folder/subfolder/resume.pdf verfügen, lautet der Wert dieses Felds resume.pdf.

• metadata_storage_path (Edm.String): der vollständigen URI des Blobs, einschließlich Speicherkonto. Beispiel: https://myaccount.blob.core.windows.net/my-container/my-folder/subfolder/resume.pdf

• metadata_storage_content_type (Edm.String): Inhaltstyp, der mit dem Code angegeben wird, den Sie zum Hochladen des Blobs verwendet haben. Beispiel: application/octet-stream.

• metadata_storage_last_modified (Edm.DateTimeOffset): Zeitstempel der letzten Änderung des Blobs. Azure AI Search verwendet diesen Zeitstempel, um geänderte Blobs zu identifizieren, damit nicht alles nach der ersten Indizierung neu indiziert wird.

• metadata_storage_size (Edm.Int64): Blobgröße in Bytes.

• metadata_storage_content_md5 (Edm.String): MD5-Hash des Blobinhalts, sofern vorhanden.

• metadata_storage_sas_token (Edm.String) – Ein temporäres SAS-Token, das von benutzerdefinierten Fähigkeiten verwendet werden kann, um Zugriff auf das Blob zu erhalten. Dieses Token sollte nicht zur späteren Verwendung gespeichert werden, da es ablaufen kann.

Schließlich können auch alle Metadaten-Eigenschaften, die für das Dokumentformat der Blobs, die Sie indizieren, spezifisch sind, im Indexschema dargestellt werden. Weitere Informationen zu inhaltsspezifischen Metadaten finden Sie unter Eigenschaften von Inhaltsmetadaten.

Wichtig ist der Hinweis, dass Sie nicht für alle der oben genannten Eigenschaften Felder in Ihrem Suchindex definieren müssen. Erfassen Sie lediglich die Eigenschaften, die Sie für Ihre Anwendung benötigen.

Derzeit wird das Indizieren von BLOB-Indextags von diesem Indexer nicht unterstützt.

Definieren der Datenquelle

Die Datenquellendefinition gibt die zu indizierenden Daten, die Anmeldeinformationen und die Richtlinien für die Identifizierung von Datenänderungen an. Eine Datenquelle wird als unabhängige Ressource definiert, sodass sie von mehreren Indexern verwendet werden kann.

1. Erstellen oder aktualisieren Sie eine Datenquelle, um ihre Definition festzulegen:

   {
       "name" : "my-blob-datasource",
       "type" : "azureblob",
       "credentials" : { "connectionString" : "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<account name>;AccountKey=<account key>;" },
       "container" : { "name" : "my-container", "query" : "<optional-virtual-directory-name>" }
   }
   

2. Legen Sie "type" auf "azureblob" fest (erforderlich).

3. Legen Sie "credentials" auf eine Azure Storage-Verbindungszeichenfolge fest. Im nächsten Abschnitt werden die unterstützten Formate beschrieben.

4. Legen Sie „container“ auf den Blobcontainer fest, und verwenden Sie „query“, um Unterordner anzugeben.

Eine Datenquellendefinition kann auch Richtlinien für vorläufiges Löschen enthalten, wenn der Indexer ein Suchdokument löschen soll, wenn das Quelldokument für den Löschvorgang gekennzeichnet ist.

Unterstützte Anmeldeinformationen und Verbindungszeichenfolgen

Indexer können mithilfe der folgenden Verbindungen eine Verbindung mit einem BLOB-Container herstellen.

Hinzufügen von Suchfeldern zu einem Index

Fügen Sie in einem Suchindex Felder hinzu, um den Inhalt und die Metadaten Ihrer Azure-Blobs zu akzeptieren.

1. Erstellen oder aktualisieren Sie einen Index , um Suchfelder zu definieren, die Blob-Inhalte und Metadaten speichern:

   POST https://[service name].search.windows.net/indexes?api-version=2025-09-01
   {
       "name" : "my-search-index",
       "fields": [
           { "name": "ID", "type": "Edm.String", "key": true, "searchable": false },
           { "name": "content", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": false },
           { "name": "metadata_storage_name", "type": "Edm.String", "searchable": false, "filterable": true, "sortable": true  },
           { "name": "metadata_storage_size", "type": "Edm.Int64", "searchable": false, "filterable": true, "sortable": true  },
           { "name": "metadata_storage_content_type", "type": "Edm.String", "searchable": false, "filterable": true, "sortable": true },        
       ]
   }
   

2. Erstellen Sie ein Dokumentschlüsselfeld („key“: true). Metadateneigenschaften sind die besten Kandidaten für Blobinhalte.

   • metadata_storage_path (Standard) vollständiger Pfad zum Objekt oder zur Datei. Das Schlüsselfeld ("ID" in diesem Beispiel) wird mit Werten aus metadata_storage_path aufgefüllt, da es sich um den Standardwert handelt.

   • metadata_storage_name kann nur verwendet werden, wenn Namen eindeutig sind. Wenn Sie dieses Feld als Schlüssel benötigen, verschieben Sie "key": true in diese Felddefinition.

   • Eine benutzerdefinierte Metadateneigenschaft, die Sie Blobs hinzufügen. Für diese Option ist es erforderlich, dass diese Metadateneigenschaft im Prozess des Hochladens von Blobs allen Blobs hinzugefügt wird. Da der Schlüssel eine erforderliche Eigenschaft ist, schlägt die Indizierung aller Blobs fehl, denen ein Wert fehlt. Wenn Sie eine benutzerdefinierte Metadateneigenschaft als Schlüssel verwenden, vermeiden Sie es, Änderungen an dieser Eigenschaft vorzunehmen. Indexer fügen doppelte Dokumente für denselben Blob hinzu, wenn sich die Schlüsseleigenschaft ändert.

   Metadateneigenschaften enthalten häufig Zeichen wie zum Beispiel / und -, die für Dokumentschlüssel ungültig sind. Der Indexer codiert jedoch automatisch die Schlüsselmetadateneigenschaft, ohne dass eine Konfiguration oder Feldzuordnung erforderlich ist.

3. Fügen Sie ein Feld „content“ hinzu, um extrahierten Text aus jeder Datei über die Eigenschaft „content“ des Blobs zu speichern. Sie sind nicht verpflichtet, diesen Namen zu verwenden, aber Sie können so die Vorteile impliziter Zuordnungen von Feldern nutzen.

4. Fügen Sie Felder für Standardmetadateneigenschaften hinzu. Der Indexer kann Eigenschaften von benutzerdefinierten Metadaten, Standardmetadaten und inhaltsspezifischen Metadaten lesen.

Konfigurieren und Ausführen des Blob-Indexers

Nach der Erstellung von Index und Datenquelle können Sie den Indexer erstellen. Die Indexerkonfiguration gibt die Eingaben, Parameter und Eigenschaften an, die das Laufzeitverhalten steuern. Sie können auch angeben, welche Teile eines Blobs indiziert werden sollen.

1. Erstellen oder aktualisieren Sie den Indexer, indem Sie ihm einen Namen geben und einen Verweis auf die Datenquelle und den Zielindex hinzufügen:

   POST https://[service name].search.windows.net/indexers?api-version=2025-09-01
   {
     "name" : "my-blob-indexer",
     "dataSourceName" : "my-blob-datasource",
     "targetIndexName" : "my-search-index",
     "parameters": {
         "batchSize": null,
         "maxFailedItems": null,
         "maxFailedItemsPerBatch": null,
         "configuration": {
             "indexedFileNameExtensions" : ".pdf,.docx",
             "excludedFileNameExtensions" : ".png,.jpeg",
             "dataToExtract": "contentAndMetadata",
             "parsingMode": "default"
         }
     },
     "schedule" : { },
     "fieldMappings" : [ ]
   }
   

2. Stellen Sie batchSize ein, wenn die Standardeinstellung (10 Dokumente) entweder die verfügbaren Ressourcen unterfordert oder überlastet. Die Standardbatchgrößen sind datenquellenspezifisch. Blob-Indizierung legt die Batchgröße auf 10 Dokumente fest, angesichts der größeren durchschnittlichen Dokumentgröße.

3. Steuern Sie unter „configuration“, welche Blobs basierend auf dem Dateityp indiziert werden, oder geben Sie dies nicht an, um alle Blobs abzurufen.

   Geben Sie für "indexedFileNameExtensions" eine durch Trennzeichen getrennte Liste der Dateierweiterungen an (mit vorangestelltem Punkt). Machen Sie dasselbe für "excludedFileNameExtensions", um anzugeben, welche Erweiterungen übersprungen werden sollen. Wenn sich dieselbe Erweiterung in beiden Listen befindet, wird sie von der Indizierung ausgeschlossen.

4. Legen Sie unter "configuration" "dataToExtract" fest, um zu steuern, welche Teile der Blobs indiziert werden:

   • "contentAndMetadata" gibt an, dass alle metadaten- und textbezogenen Inhalte, die aus dem Blob extrahiert wurden, indiziert werden. Dies ist der Standardwert.

   • "storageMetadata" gibt an, dass nur die Standard-BLOB-Eigenschaften und vom Benutzer angegebenen Metadaten indiziert werden.

   • "allMetadata" gibt an, dass Standard-BLOB-Eigenschaften und alle Metadaten für gefundene Inhaltstypen aus dem Blob-Inhalt extrahiert und indiziert werden.

5. Legen Sie unter "configuration" "parsingMode" fest. Der Standardanalysemodus ist ein Suchdokument pro Blob. Wenn Blobs Nur-Text sind, können Sie eine bessere Leistung erzielen, indem Sie zur Nur-Text-Analyse wechseln. Wenn Sie eine genauere Analyse benötigen, die Blobs mehreren Suchdokumenten zuordnet, geben Sie einen anderen Modus an. Die 1:n-Analyse wird für Blobs unterstützt, die besteht aus:

   • JSON-Dokumente
   • CSV-Dateien

6. Geben Sie Feldzuordnungen an, wenn es Unterschiede beim Feldnamen oder -typ gibt, oder wenn Sie mehrere Versionen eines Quellfelds im Suchindex benötigen.

   Bei der Blobindizierung können Sie häufig Feldzuordnungen weglassen, da der Indexer über integrierte Unterstützung für die Zuordnung der „content“- und Metadateneigenschaften zu ähnlich benannten und typisierten Feldern in einem Index verfügt. Bei Metadateneigenschaften ersetzt der Indexer im Suchindex automatisch Bindestriche - durch Unterstriche.

7. Weitere Informationen zu anderen Eigenschaften finden Sie unter Erstellen von Indexern in Azure Cognitive Search. Die vollständige Liste der Parameterbeschreibungen finden Sie unter REST-API.

Ein Indexer wird automatisch ausgeführt, wenn er erstellt wird. Sie können dies verhindern, indem Sie „disabled“ (Deaktiviert) auf „true“ festlegen. Um die Ausführung des Indexers zu steuern, führen Sie einen Indexer nach Bedarf aus, oder legen Sie für ihn einen Zeitplan fest.

Indizieren von Daten aus mehreren Azure Blob-Containern in einen einzelnen Index

Beachten Sie, dass ein Indexer nur Daten aus einem einzelnen Container indizieren kann. Wenn Ihre Anforderung darin besteht, Daten aus mehreren Containern zu indizieren und in einem einzigen KI-Suchindex zu konsolidieren, kann dies erreicht werden, indem mehrere Indexer konfiguriert werden, die alle an denselben Index weitergeleitet werden. Bitte beachten Sie die maximale Anzahl verfügbarer Indexer pro SKU.

Zum Veranschaulichen betrachten wir ein Beispiel für zwei Indexer, das Abrufen von Daten aus zwei unterschiedlichen Datenquellen, benannt my-blob-datasource1 und my-blob-datasource2. Jede Datenquelle verweist auf einen separaten Azure Blob-Container, aber beide direkt auf denselben Index namens my-search-index.

Beispiel für die erste Indexerdefinition:

POST https://[service name].search.windows.net/indexers?api-version=2025-09-01
{
  "name" : "my-blob-indexer1",
  "dataSourceName" : "my-blob-datasource1",
  "targetIndexName" : "my-search-index",
  "parameters": {
      "batchSize": null,
      "maxFailedItems": null,
      "maxFailedItemsPerBatch": null,
      "configuration": {
          "indexedFileNameExtensions" : ".pdf,.docx",
          "excludedFileNameExtensions" : ".png,.jpeg",
          "dataToExtract": "contentAndMetadata",
          "parsingMode": "default"
      }
  },
  "schedule" : { },
  "fieldMappings" : [ ]
}

Beispiel für eine zweite Indexerdefinition, die parallel ausgeführt wird:

POST https://[service name].search.windows.net/indexers?api-version=2025-09-01
{
  "name" : "my-blob-indexer2",
  "dataSourceName" : "my-blob-datasource2",
  "targetIndexName" : "my-search-index",
  "parameters": {
      "batchSize": null,
      "maxFailedItems": null,
      "maxFailedItemsPerBatch": null,
      "configuration": {
          "indexedFileNameExtensions" : ".pdf,.docx",
          "excludedFileNameExtensions" : ".png,.jpeg",
          "dataToExtract": "contentAndMetadata",
          "parsingMode": "default"
      }
  },
  "schedule" : { },
  "fieldMappings" : [ ]
}

Überprüfen des Indexerstatus

Um den Indexerstatus und den Ausführungsverlauf zu überwachen, senden Sie eine Anforderung zum Abrufen des Indexerstatus:

GET https://myservice.search.windows.net/indexers/myindexer/status?api-version=2025-09-01
  Content-Type: application/json  
  api-key: [admin key]

Die Antwort enthält den Status und die Anzahl der verarbeiteten Elemente. Sie sollte in etwa wie das folgende Beispiel aussehen:

    {
        "status":"running",
        "lastResult": {
            "status":"success",
            "errorMessage":null,
            "startTime":"2022-02-21T00:23:24.957Z",
            "endTime":"2022-02-21T00:36:47.752Z",
            "errors":[],
            "itemsProcessed":1599501,
            "itemsFailed":0,
            "initialTrackingState":null,
            "finalTrackingState":null
        },
        "executionHistory":
        [
            {
                "status":"success",
                "errorMessage":null,
                "startTime":"2022-02-21T00:23:24.957Z",
                "endTime":"2022-02-21T00:36:47.752Z",
                "errors":[],
                "itemsProcessed":1599501,
                "itemsFailed":0,
                "initialTrackingState":null,
                "finalTrackingState":null
            },
            ... earlier history items
        ]
    }

Der Ausführungsverlauf enthält bis zu 50 der zuletzt abgeschlossenen Ausführungen. Diese sind in umgekehrter chronologischer Reihenfolge sortiert, sodass die neueste Ausführung als Erstes aufgelistet wird.

Fehler behandeln

Fehler, die häufig während der Indizierung auftreten, umfassen nicht unterstützte Inhaltstypen, fehlende Inhalte oder überdimensionierte Blobs.

Standardmäßig stoppt der Blob-Indexer, sobald ein Blob mit einem nicht unterstützten Inhaltstyp (z. B. einer Audiodatei) auftritt. Sie können den Parameter "excludedFileNameExtensions" verwenden, um bestimmte Inhaltstypen zu überspringen. Möglicherweise möchten Sie die Indizierung jedoch fortsetzen, auch wenn Fehler auftreten, und dann einzelne Dokumente später debuggen. Weitere Informationen zu Indexerfehlern finden Sie unter Indexer-Problembehandlungsanleitungenund Indexerfehler und Warnungen.

Es gibt fünf Indexereigenschaften, die die Reaktion des Indexers beim Auftreten von Fehlern steuern.

PUT /indexers/[indexer name]?api-version=2025-09-01
{
  "parameters" : { 
    "maxFailedItems" : 10, 
    "maxFailedItemsPerBatch" : 10,
    "configuration" : { 
        "failOnUnsupportedContentType" : false, 
        "failOnUnprocessableDocument" : false,
        "indexStorageMetadataOnlyForOversizedDocuments": false
      }
    }
}

Siehe auch

• Erkennung von Änderungen und Löschungen bei der Blobindizierung (Azure Cognitive Search)
• Indizieren großer Datasets
• Indexerzugriff auf mit Azure-Netzwerksicherheit geschützten Inhalt