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# Tipi di raccolta
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I tipi di raccolta forniscono un modo per organizzare e strutturare i dati per un recupero e un'analisi efficienti. Vengono utilizzati nei database ML per definire lo schema di un set di dati e i suoi elementi. In Amazon SageMaker Feature Store, i tipi di raccolta supportati includono list, set e vector. 

Le raccolte sono un raggruppamento di elementi in cui ogni elemento all'interno della raccolta deve avere lo stesso tipo di funzionalità (`String`, `Integral` o `Fractional`). Ad esempio, una raccolta può contenere elementi dove tutti i tipi di funzionalità degli elementi sono `Fractional`, ma una raccolta non può contenere alcuni elementi con tipi di funzionalità `Fractional` e alcuni con tipi di funzionalità `String`.

Attualmente solo i gruppi di funzionalità dell'archivio online `InMemory` supportano i tipi di raccolta. Nell'elenco seguente vengono descritte le opzioni del tipo di raccolta.

**Elenco**: una raccolta ordinata di elementi.
+ La lunghezza dell'elenco è determinata dal numero di elementi presenti nella raccolta.
+ Esempio: è possibile avere un elenco come ['a', 'b', 'a'], perché l'elenco mantiene l'ordine e può avere elementi ripetuti.

**Set**: una raccolta non ordinata di elementi unici. 
+ La lunghezza del set è determinata dal numero di elementi unici presenti nella raccolta.
+ Esempio: non è possibile avere un set come ['a', 'b', 'a'], perché contiene un elemento ripetuto. Il set avrà invece gli elementi ['a', 'b'], perché il set contiene solo elementi unici.

**Vettore**: un elenco specializzato che rappresenta una matrice di elementi a dimensione fissa. L'ordine degli elementi è significativo, in modo che le posizioni degli elementi rappresentino determinate proprietà dei dati. 
+ Gli elementi del tipo di raccolta vettore *devono* avere il tipo di funzionalità `Fractional`. 
+ È possibile avere un solo tipo di raccolta vettore per gruppo di funzionalità dell'archivio online di livello `InMemory`.
+ La dimensione (numero di elementi nel vettore) del vettore è predeterminata dall'utente e viene specificata utilizzando `VectorDimension`. Il limite di dimensione massima è 8192.
+ Esempio: è possibile avere un vettore come [4.2, -6.3, 4.2], in cui il primo, il secondo e il terzo elemento possono rappresentare le posizioni x, y e z nello spazio fisico.

Non ci sono limiti alla lunghezza delle raccolte, purché non superino la dimensione massima di un record. Per la dimensione massima di un record, consulta [Quote, regole di denominazione e tipi di dati](feature-store-quotas.md).