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版本：v3.0.x

插入 Entity

Collection 中的实体是指共享同一组字段的数据记录。每条数据记录中的字段值构成一个实体。本页介绍如何在 Collection 中插入实体。

说明

  • 创建 Collection 后添加的字段：如果在创建后向 Collection 添加新字段，并且在插入时没有指定值，Milvus 会自动用定义的默认值填充它们；如果没有设置默认值，则填充 NULL。有关详情，请参阅 Alter Collection Schema。

  • 重复处理：标准 insert 操作不会检查主键是否重复。使用现有主键插入数据会创建具有相同键的新实体，从而导致数据重复和潜在的应用问题。要更新现有实体或避免重复，请使用 upsert 操作。有关详细信息，请参阅 Upsert 实体。

Entity 概述​

在 Milvus 中，实体 指的是 Collection 中共享相同 Schema 的数据记录，行中每个字段的数据构成一个实体。因此，同一 Collection 中的实体具有相同的属性（如字段名称、数据类型和其他约束）。

将实体插入 Collection 时，要插入的实体只有包含 Schema 中定义的所有字段才能成功添加。插入的实体将按插入顺序进入名为 _default 的 Partition。如果存在某个 Partition，也可以通过在插入请求中指定 Partition 名称，将实体插入该 Partition。

Milvus 还支持动态字段，以保持 Collection 的可扩展性。启用动态字段后，你可以在 Collection 中插入 Schema 中未定义的字段。这些字段和值将作为键值对存储在名为 $meta 的保留字段中。有关动态字段的更多信息，请参阅动态字段。

将 Entity 插入 Collection​

在插入数据之前，需要根据 Schema 将数据组织为字典列表，每个字典代表一个 Entity，并包含 Schema 中定义的所有字段。如果 Collection 启用了动态字段，每个字典还可以包含 Schema 中未定义的字段。

本节将向以快速设置方式创建的 Collection 中插入 Entity。以这种方式创建的 Collection 只有两个字段，分别名为 id 和 vector。此外，该 Collection 启用了动态字段，因此示例代码中的 Entity 包含一个名为 color 的字段，该字段未在 Schema 中定义。

Python
from pymilvus import MilvusClient

client = MilvusClient(
    uri="http://localhost:19530",
    token="root:Milvus"
)

data=[
    {"id": 0, "vector": [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592], "color": "pink_8682"},
    {"id": 1, "vector": [0.19886812562848388, 0.06023560599112088, 0.6976963061752597, 0.2614474506242501, 0.838729485096104], "color": "red_7025"},
    {"id": 2, "vector": [0.43742130801983836, -0.5597502546264526, 0.6457887650909682, 0.7894058910881185, 0.20785793220625592], "color": "orange_6781"},
    {"id": 3, "vector": [0.3172005263489739, 0.9719044792798428, -0.36981146090600725, -0.4860894583077995, 0.95791889146345], "color": "pink_9298"},
    {"id": 4, "vector": [0.4452349528804562, -0.8757026943054742, 0.8220779437047674, 0.46406290649483184, 0.30337481143159106], "color": "red_4794"},
    {"id": 5, "vector": [0.985825131989184, -0.8144651566660419, 0.6299267002202009, 0.1206906911183383, -0.1446277761879955], "color": "yellow_4222"},
    {"id": 6, "vector": [0.8371977790571115, -0.015764369584852833, -0.31062937026679327, -0.562666951622192, -0.8984947637863987], "color": "red_9392"},
    {"id": 7, "vector": [-0.33445148015177995, -0.2567135004164067, 0.8987539745369246, 0.9402995886420709, 0.5378064918413052], "color": "grey_8510"},
    {"id": 8, "vector": [0.39524717779832685, 0.4000257286739164, -0.5890507376891594, -0.8650502298996872, -0.6140360785406336], "color": "white_9381"},
    {"id": 9, "vector": [0.5718280481994695, 0.24070317428066512, -0.3737913482606834, -0.06726932177492717, -0.6980531615588608], "color": "purple_4976"}
]

res = client.insert(
    collection_name="quick_setup",
    data=data
)

print(res)

# Output
# {'insert_count': 10, 'ids': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}

将 Entity 插入 Partition​

你也可以将 Entity 插入指定 Partition。以下代码片段假定你的 Collection 中已有名为 PartitionA 的 Partition。

Python
data=[
    {"id": 10, "vector": [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592], "color": "pink_8682"},
    {"id": 11, "vector": [0.19886812562848388, 0.06023560599112088, 0.6976963061752597, 0.2614474506242501, 0.838729485096104], "color": "red_7025"},
    {"id": 12, "vector": [0.43742130801983836, -0.5597502546264526, 0.6457887650909682, 0.7894058910881185, 0.20785793220625592], "color": "orange_6781"},
    {"id": 13, "vector": [0.3172005263489739, 0.9719044792798428, -0.36981146090600725, -0.4860894583077995, 0.95791889146345], "color": "pink_9298"},
    {"id": 14, "vector": [0.4452349528804562, -0.8757026943054742, 0.8220779437047674, 0.46406290649483184, 0.30337481143159106], "color": "red_4794"},
    {"id": 15, "vector": [0.985825131989184, -0.8144651566660419, 0.6299267002202009, 0.1206906911183383, -0.1446277761879955], "color": "yellow_4222"},
    {"id": 16, "vector": [0.8371977790571115, -0.015764369584852833, -0.31062937026679327, -0.562666951622192, -0.8984947637863987], "color": "red_9392"},
    {"id": 17, "vector": [-0.33445148015177995, -0.2567135004164067, 0.8987539745369246, 0.9402995886420709, 0.5378064918413052], "color": "grey_8510"},
    {"id": 18, "vector": [0.39524717779832685, 0.4000257286739164, -0.5890507376891594, -0.8650502298996872, -0.6140360785406336], "color": "white_9381"},
    {"id": 19, "vector": [0.5718280481994695, 0.24070317428066512, -0.3737913482606834, -0.06726932177492717, -0.6980531615588608], "color": "purple_4976"}
]

res = client.insert(
    collection_name="quick_setup",
    partition_name="partitionA",
    data=data
)

print(res)

# Output
# {'insert_count': 10, 'ids': [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]}