跳到主要内容
版本：v2.4.x

插入、上插和删除

本指南将向您介绍 Collection 中的数据操作符，包括插入、向 upsert 和删除。

开始之前​

概述​

实体，在 Milvus Collection 的上下文中，是 Collection 中的一个单一的、可识别的实例。它代表特定类别中的一个独特成员，无论是图书馆中的一本书、基因组中的一个基因，还是其他任何可识别的实体。

Collection 中的实体共享一组共同的属性（称为 Schema），这些属性概述了每个实体必须遵守的结构，包括字段名称、数据类型和其他限制条件。

要将实体成功插入 Collection，所提供的数据必须包含目标 Collection 的所有 Schema 定义字段。此外，只有启用了动态字段，才能包含非 Schema 定义的字段。有关详细信息，请参阅启用动态字段。

准备工作​

下面的代码片段重新利用了现有代码，以建立与 Milvus 集群的连接，并快速设置一个 Collection。

对于准备工作，使用 MilvusClient连接到 Milvus 服务器，并使用 create_collection()以快速设置模式创建 Collection。

对于准备工作，使用 MilvusClientV2连接到 Milvus 服务器，并使用 createCollection()以快速设置模式创建 Collection。

对于准备工作，使用 MilvusClient连接到 Milvus 服务器，并使用 createCollection()以快速设置模式创建 Collection。

from pymilvus import MilvusClient

# 1. Set up a Milvus client
client = MilvusClient(
    uri="http://localhost:19530"
)

# 2. Create a collection
client.create_collection(
    collection_name="quick_setup",
    dimension=5,
    metric_type="IP"
)
说明

注释

上述代码生成的 Collection 只包含两个字段：id （作为主键）和vector （作为向量字段），默认启用auto_id 和enable_dynamic_field 设置。插入数据时、

  • 无需在要插入的数据中包含id，因为主字段会在插入数据时自动递增。

  • 非 Schema 定义的字段将以键值对的形式保存在名为**$meta** 的预留 JSON 字段中。

插入实体​

要插入实体，需要将数据组织成一个字典列表，其中每个字典代表一个实体。每个字典都包含与目标 Collection 中预定义字段和动态字段相对应的键。

要将实体插入 Collection，请使用 insert()方法。

要将实体插入 Collection，请使用 insert()方法。

要将实体插入 Collection，请使用 insert()方法。

# 3. Insert some data
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
#     ]
# }

插入 Partition​

要将数据插入特定 Partition，可在插入请求中指定 Partition 名称，如下所示：

# 4. Insert some more data into a specific partition
data=[
    {"id": 10, "vector": [-0.5570353903748935, -0.8997887893201304, -0.7123782431855732, -0.6298990746450119, 0.6699215060604258], "color": "red_1202"},
    {"id": 11, "vector": [0.6319019033373907, 0.6821488267878275, 0.8552303045704168, 0.36929791364943054, -0.14152860714878068], "color": "blue_4150"},
    {"id": 12, "vector": [0.9483947484855766, -0.32294203351925344, 0.9759290319978025, 0.8262982148666174, -0.8351194181285713], "color": "orange_4590"},
    {"id": 13, "vector": [-0.5449109892498731, 0.043511240563786524, -0.25105249484790804, -0.012030655265886425, -0.0010987671273892108], "color": "pink_9619"},
    {"id": 14, "vector": [0.6603339372951424, -0.10866551787442225, -0.9435597754324891, 0.8230244263466688, -0.7986720938400362], "color": "orange_4863"},
    {"id": 15, "vector": [-0.8825129181091456, -0.9204557711667729, -0.935350065513425, 0.5484069690287079, 0.24448151140671204], "color": "orange_7984"},
    {"id": 16, "vector": [0.6285586391568163, 0.5389064528263487, -0.3163366239905099, 0.22036279378888013, 0.15077052220816167], "color": "blue_9010"},
    {"id": 17, "vector": [-0.20151825016059233, -0.905239387635804, 0.6749305353372479, -0.7324272081377843, -0.33007998971889263], "color": "blue_4521"},
    {"id": 18, "vector": [0.2432286610792349, 0.01785636564206139, -0.651356982731391, -0.35848148851027895, -0.7387383128324057], "color": "orange_2529"},
    {"id": 19, "vector": [0.055512329053363674, 0.7100266349039421, 0.4956956543575197, 0.24541352586717702, 0.4209030729923515], "color": "red_9437"}
]

client.create_partition(
    collection_name="quick_setup",
    partition_name="partitionA"
)

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

print(res)

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

输出结果是一个字典，其中包含受影响实体的统计数据。有关 Partition 操作的详细信息，请参阅管理 Partition。

倒插实体​

向 upsert 数据是更新和插入操作的组合。在 Milvus 中，upsert 操作执行数据级操作，根据实体的主键是否已存在于 Collection 中来插入或更新实体。具体来说

  • 如果实体的主键已存在于 Collection 中，现有实体将被覆盖。

  • 如果 Collection 中不存在主键，则会插入一个新实体。

说明
  • 向 upsert 操作不会更新主键。
  • 如果计划在大规模数据摄取（如数百万向量）时使用upsert 操作符而不是insert ，请注意这会导致 Milvus 数据节点的内存消耗过高。

要向 upsert 实体，请使用 upsert()方法。

要插入实体，请使用 upsert()方法。

要上载实体，请使用 upsert()方法。

# 5. Upsert some data
data=[
    {"id": 0, "vector": [-0.619954382375778, 0.4479436794798608, -0.17493894838751745, -0.4248030059917294, -0.8648452746018911], "color": "black_9898"},
    {"id": 1, "vector": [0.4762662251462588, -0.6942502138717026, -0.4490002642657902, -0.628696575798281, 0.9660395877041965], "color": "red_7319"},
    {"id": 2, "vector": [-0.8864122635045097, 0.9260170474445351, 0.801326976181461, 0.6383943392381306, 0.7563037341572827], "color": "white_6465"},
    {"id": 3, "vector": [0.14594326235891586, -0.3775407299900644, -0.3765479013078812, 0.20612075380355122, 0.4902678929632145], "color": "orange_7580"},
    {"id": 4, "vector": [0.4548498669607359, -0.887610217681605, 0.5655081329910452, 0.19220509387904117, 0.016513983433433577], "color": "red_3314"},
    {"id": 5, "vector": [0.11755001847051827, -0.7295149788999611, 0.2608115847524266, -0.1719167007897875, 0.7417611743754855], "color": "black_9955"},
    {"id": 6, "vector": [0.9363032158314308, 0.030699901477745373, 0.8365910312319647, 0.7823840208444011, 0.2625222076909237], "color": "yellow_2461"},
    {"id": 7, "vector": [0.0754823906014721, -0.6390658668265143, 0.5610517334334937, -0.8986261118798251, 0.9372056764266794], "color": "white_5015"},
    {"id": 8, "vector": [-0.3038434006935904, 0.1279149203380523, 0.503958664270957, -0.2622661156746988, 0.7407627307791929], "color": "purple_6414"},
    {"id": 9, "vector": [-0.7125086947677588, -0.8050968321012257, -0.32608864121785786, 0.3255654958645424, 0.26227968923834233], "color": "brown_7231"}
]

res = client.upsert(
    collection_name='quick_setup',
    data=data
)

print(res)

# Output
#
# {
#     "upsert_count": 10
# }

在 Partition 中插入数据​

要向 upsert 数据到特定 Partition，可在插入请求中指定 Partition 名称，如下所示：

# 6. Upsert data in partitions
data=[
    {"id": 10, "vector": [0.06998888224297328, 0.8582816610326578, -0.9657938677934292, 0.6527905683627726, -0.8668460657158576], "color": "black_3651"},
    {"id": 11, "vector": [0.6060703043917468, -0.3765080534566074, -0.7710758854987239, 0.36993888322346136, 0.5507513364206531], "color": "grey_2049"},
    {"id": 12, "vector": [-0.9041813104515337, -0.9610546012461163, 0.20033003106083358, 0.11842506351635174, 0.8327356724591011], "color": "blue_6168"},
    {"id": 13, "vector": [0.3202914977909075, -0.7279137773695252, -0.04747830871620273, 0.8266053056909548, 0.8277957187455489], "color": "blue_1672"},
    {"id": 14, "vector": [0.2975811497890859, 0.2946936202691086, 0.5399463833894609, 0.8385334966677529, -0.4450543984655133], "color": "pink_1601"},
    {"id": 15, "vector": [-0.04697464305600074, -0.08509022265734134, 0.9067184632552001, -0.2281912685064822, -0.9747503428652762], "color": "yellow_9925"},
    {"id": 16, "vector": [-0.9363075919673911, -0.8153981031085669, 0.7943039120490902, -0.2093886809842529, 0.0771191335807897], "color": "orange_9872"},
    {"id": 17, "vector": [-0.050451522820639916, 0.18931572752321935, 0.7522886192190488, -0.9071793089474034, 0.6032647330692296], "color": "red_6450"},
    {"id": 18, "vector": [-0.9181544231141592, 0.6700755998126806, -0.014174674636136642, 0.6325780463623432, -0.49662222164032976], "color": "purple_7392"},
    {"id": 19, "vector": [0.11426945899602536, 0.6089190684002581, -0.5842735738352236, 0.057050610092692855, -0.035163433018196244], "color": "pink_4996"}
]

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

print(res)

# Output
#
# {
#     "upsert_count": 10
# }

输出结果是一个字典，其中包含受影响实体的统计数据。有关 Partition 操作的详细信息，请参阅管理 Partition。

删除实体​

如果不再需要某个实体，可以通过使用 delete().

如果不再需要某个实体，可以通过使用 delete().

如果不再需要某个实体，可以使用 . delete().

Milvus 提供两种方法让你确定要删除的实体。

  • 通过过滤器删除实体。

    说明

    使用过滤表达式删除实体时，请确保已加载 Collection。否则，Milvus 将返回错误。

    # 7. Delete entities
    res = client.delete(
        collection_name="quick_setup",
        filter="id in [4,5,6]"
    )

    print(res)

    # Output
    #
    # {
    #     "delete_count": 3
    # }

  • 通过 ID 删除实体

    以下代码段演示了如何按 ID 从特定 Partition 删除实体。如果不指定 Partition 名称，该方法也同样有效。

    res = client.delete(
        collection_name="quick_setup",
        ids=[18, 19],
        partition_name="partitionA"
    )

    print(res)

    # Output
    #
    # {
    #     "delete_count": 2
    # }

    有关如何使用过滤表达式的详细信息，请参阅获取和标量查询。

  • 按 Partition 名称删除实体

    如果想删除特定 Partition 中的实体，可以在delete() 方法中使用partition_name 参数指定 Partition 名称。下面的示例删除了partitionA 中颜色以blue 开头的实体。

    res = client.delete(
    collection_name='quick_setup',
    partition_name='partitionA',
    filter='color like "blue%"'
    )

    print("Entities deleted from partitionA: ", res['delete_count'])

    # Output:
    # Entities deleted from partitionA:  3