Ottenere e fare una query scalare
Questa guida illustra come ottenere le entità per ID ed eseguire un filtraggio scalare. Un filtro scalare recupera le entità che corrispondono alle condizioni di filtraggio specificate.
Panoramica
Una query scalare filtra le entità di una raccolta in base a una condizione definita utilizzando espressioni booleane. Il risultato della query è un insieme di entità che corrispondono alla condizione definita. A differenza di una ricerca vettoriale, che identifica il vettore più vicino a un dato vettore in una collezione, le query filtrano le entità in base a criteri specifici.
In Milvus, un filtro è sempre una stringa che comprende nomi di campi uniti da operatori. In questa guida troverete vari esempi di filtri. Per saperne di più sui dettagli degli operatori, consultare la sezione Riferimenti.
Preparazione
I passi seguenti ripropongono il codice per connettersi a Milvus, creare rapidamente una collezione e inserire oltre 1.000 entità generate casualmente nella collezione.
Passo 1: Creare una collezione
Utilizzare MilvusClient per connettersi al server Milvus e create_collection() per creare una raccolta.
Utilizzare MilvusClientV2 per connettersi al server Milvus e createCollection() per creare una raccolta.
Usare MilvusClient per connettersi al server Milvus e createCollection() per creare una raccolta.
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,
)
import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.JsonObject;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;
import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;
import io.milvus.v2.common.ConsistencyLevel;
import io.milvus.v2.service.collection.request.CreateCollectionReq;
import io.milvus.v2.service.collection.request.DropCollectionReq;
import io.milvus.v2.service.partition.request.CreatePartitionReq;
import io.milvus.v2.service.vector.request.GetReq;
import io.milvus.v2.service.vector.request.InsertReq;
import io.milvus.v2.service.vector.response.GetResp;
import io.milvus.v2.service.vector.response.InsertResp;
import java.util.*;
String CLUSTER_ENDPOINT = "http://localhost:19530";
// 1. Connect to Milvus server
ConnectConfig connectConfig = ConnectConfig.builder()
.uri(CLUSTER_ENDPOINT)
.build();
MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(connectConfig);
// 2. Create a collection in quick setup mode
CreateCollectionReq quickSetupReq = CreateCollectionReq.builder()
.collectionName("quick_setup")
.dimension(5)
.metricType("IP")
.build();
client.createCollection(quickSetupReq);
const { MilvusClient, DataType, sleep } = require("@zilliz/milvus2-sdk-node")
const address = "http://localhost:19530"
// 1. Set up a Milvus Client
client = new MilvusClient({address});
// 2. Create a collection in quick setup mode
await client.createCollection({
collection_name: "quick_setup",
dimension: 5,
});
Passo 2: Inserire entità generate casualmente
Utilizzare insert() per inserire le entità nell'insieme.
Utilizzare insert() per inserire entità nell'insieme.
Utilizzare insert() per inserire entità nell'insieme.
# 3. Insert randomly generated vectors
colors = ["green", "blue", "yellow", "red", "black", "white", "purple", "pink", "orange", "brown", "grey"]
data = []
for i in range(1000):
current_color = random.choice(colors)
current_tag = random.randint(1000, 9999)
data.append({
"id": i,
"vector": [ random.uniform(-1, 1) for _ in range(5) ],
"color": current_color,
"tag": current_tag,
"color_tag": f"{current_color}_{str(current_tag)}"
})
print(data[0])
# Output
#
# {
# "id": 0,
# "vector": [
# 0.7371107800002366,
# -0.7290389773227746,
# 0.38367002049157417,
# 0.36996000494220627,
# -0.3641898951462792
# ],
# "color": "yellow",
# "tag": 6781,
# "color_tag": "yellow_6781"
# }
res = client.insert(
collection_name="quick_setup",
data=data
)
print(res)
# Output
#
# {
# "insert_count": 1000,
# "ids": [
# 0,
# 1,
# 2,
# 3,
# 4,
# 5,
# 6,
# 7,
# 8,
# 9,
# "(990 more items hidden)"
# ]
# }
// 3. Insert randomly generated vectors into the collection
List<String> colors = Arrays.asList("green", "blue", "yellow", "red", "black", "white", "purple", "pink", "orange", "brown", "grey");
List<JsonObject> data = new ArrayList<>();
Gson gson = new Gson();
for (int i=0; i<1000; i++) {
Random rand = new Random();
String current_color = colors.get(rand.nextInt(colors.size()-1));
int current_tag = rand.nextInt(8999) + 1000;
JsonObject row = new JsonObject();
row.addProperty("id", (long) i);
row.add("vector", gson.toJsonTree(Arrays.asList(rand.nextFloat(), rand.nextFloat(), rand.nextFloat(), rand.nextFloat(), rand.nextFloat())));
row.addProperty("color", current_color);
row.addProperty("tag", current_tag);
row.addProperty("color_tag", current_color + '_' + String.valueOf(rand.nextInt(8999) + 1000));
data.add(row);
}
InsertReq insertReq = InsertReq.builder()
.collectionName("quick_setup")
.data(data)
.build();
InsertResp insertResp = client.insert(insertReq);
System.out.println(insertResp.getInsertCnt());
// Output:
// 1000
// 3. Insert randomly generated vectors
const colors = ["green", "blue", "yellow", "red", "black", "white", "purple", "pink", "orange", "brown", "grey"]
var data = []
for (let i = 0; i < 1000; i++) {
current_color = colors[Math.floor(Math.random() * colors.length)]
current_tag = Math.floor(Math.random() * 8999 + 1000)
data.push({
"id": i,
"vector": [Math.random(), Math.random(), Math.random(), Math.random(), Math.random()],
"color": current_color,
"tag": current_tag,
"color_tag": `${current_color}_${current_tag}`
})
}
console.log(data[0])
// Output
//
// {
// id: 0,
// vector: [
// 0.16022394821966035,
// 0.6514875214491056,
// 0.18294484964044666,
// 0.30227694168725394,
// 0.47553087493572255
// ],
// color: 'blue',
// tag: 8907,
// color_tag: 'blue_8907'
// }
//
res = await client.insert({
collection_name: "quick_setup",
data: data
})
console.log(res.insert_cnt)
// Output
//
// 1000
//
Passo 3: Creare partizioni e inserire altre entità
Utilizzare create_partition() per creare partizioni e insert() per inserire altre entità nell'insieme.
Utilizzare createPartition() per creare partizioni e insert() per inserire altre entità nell'insieme.
Utilizzare createPartition() per creare partizioni e insert() per inserire altre entità nell'insieme.
# 4. Create partitions and insert more entities
client.create_partition(
collection_name="quick_setup",
partition_name="partitionA"
)
client.create_partition(
collection_name="quick_setup",
partition_name="partitionB"
)
data = []
for i in range(1000, 1500):
current_color = random.choice(colors)
data.append({
"id": i,
"vector": [ random.uniform(-1, 1) for _ in range(5) ],
"color": current_color,
"tag": current_tag,
"color_tag": f"{current_color}_{str(current_tag)}"
})
res = client.insert(
collection_name="quick_setup",
data=data,
partition_name="partitionA"
)
print(res)
# Output
#
# {
# "insert_count": 500,
# "ids": [
# 1000,
# 1001,
# 1002,
# 1003,
# 1004,
# 1005,
# 1006,
# 1007,
# 1008,
# 1009,
# "(490 more items hidden)"
# ]
# }
data = []
for i in range(1500, 2000):
current_color = random.choice(colors)
data.append({
"id": i,
"vector": [ random.uniform(-1, 1) for _ in range(5) ],
"color": current_color,
"tag": current_tag,
"color_tag": f"{current_color}_{str(current_tag)}"
})
res = client.insert(
collection_name="quick_setup",
data=data,
partition_name="partitionB"
)
print(res)
# Output
#
# {
# "insert_count": 500,
# "ids": [
# 1500,
# 1501,
# 1502,
# 1503,
# 1504,
# 1505,
# 1506,
# 1507,
# 1508,
# 1509,
# "(490 more items hidden)"
# ]
# }
// 4. Create partitions and insert some more data
CreatePartitionReq createPartitionReq = CreatePartitionReq.builder()
.collectionName("quick_setup")
.partitionName("partitionA")
.build();
client.createPartition(createPartitionReq);
createPartitionReq = CreatePartitionReq.builder()
.collectionName("quick_setup")
.partitionName("partitionB")
.build();
client.createPartition(createPartitionReq);
data.clear();
for (int i=1000; i<1500; i++) {
Random rand = new Random();
String current_color = colors.get(rand.nextInt(colors.size()-1));
int current_tag = rand.nextInt(8999) + 1000;
JsonObject row = new JsonObject();
row.addProperty("id", (long) i);
row.add("vector", gson.toJsonTree(Arrays.asList(rand.nextFloat(), rand.nextFloat(), rand.nextFloat(), rand.nextFloat(), rand.nextFloat())));
row.addProperty("color", current_color);
row.addProperty("tag", current_tag);
data.add(row);
}
insertReq = InsertReq.builder()
.collectionName("quick_setup")
.data(data)
.partitionName("partitionA")
.build();
insertResp = client.insert(insertReq);
System.out.println(insertResp.getInsertCnt());
// Output:
// 500
data.clear();
for (int i=1500; i<2000; i++) {
Random rand = new Random();
String current_color = colors.get(rand.nextInt(colors.size()-1));
int current_tag = rand.nextInt(8999) + 1000;
JsonObject row = new JsonObject();
row.addProperty("id", (long) i);
row.add("vector", gson.toJsonTree(Arrays.asList(rand.nextFloat(), rand.nextFloat(), rand.nextFloat(), rand.nextFloat(), rand.nextFloat())));
row.addProperty("color", current_color);
row.addProperty("tag", current_tag);
data.add(row);
}
insertReq = InsertReq.builder()
.collectionName("quick_setup")
.data(data)
.partitionName("partitionB")
.build();
insertResp = client.insert(insertReq);
System.out.println(insertResp.getInsertCnt());
// Output:
// 500
// 4. Create partitions and insert more entities
await client.createPartition({
collection_name: "quick_setup",
partition_name: "partitionA"
})
await client.createPartition({
collection_name: "quick_setup",
partition_name: "partitionB"
})
data = []
for (let i = 1000; i < 1500; i++) {
current_color = colors[Math.floor(Math.random() * colors.length)]
current_tag = Math.floor(Math.random() * 8999 + 1000)
data.push({
"id": i,
"vector": [Math.random(), Math.random(), Math.random(), Math.random(), Math.random()],
"color": current_color,
"tag": current_tag,
"color_tag": `${current_color}_${current_tag}`
})
}
res = await client.insert({
collection_name: "quick_setup",
data: data,
partition_name: "partitionA"
})
console.log(res.insert_cnt)
// Output
//
// 500
//
await sleep(5000)
data = []
for (let i = 1500; i < 2000; i++) {
current_color = colors[Math.floor(Math.random() * colors.length)]
current_tag = Math.floor(Math.random() * 8999 + 1000)
data.push({
"id": i,
"vector": [Math.random(), Math.random(), Math.random(), Math.random(), Math.random()],
"color": current_color,
"tag": current_tag,
"color_tag": `${current_color}_${current_tag}`
})
}
res = await client.insert({
collection_name: "quick_setup",
data: data,
partition_name: "partitionB"
})
console.log(res.insert_cnt)
// Output
//
// 500
//
Ottenere entità per ID
Se si conoscono gli ID delle entità di interesse, si può usare il metodo get() .
Se si conoscono gli ID delle entità di interesse, è possibile utilizzare il metodo get() metodo.
Se si conoscono gli ID delle entità di interesse, è possibile utilizzare il metodo get() metodo.
# 4. Get entities by ID
res = client.get(
collection_name="quick_setup",
ids=[0, 1, 2]
)
print(res)
# Output
#
# [
# {
# "id": 0,
# "vector": [
# 0.68824464,
# 0.6552274,
# 0.33593303,
# -0.7099536,
# -0.07070546
# ],
# "color_tag": "green_2006",
# "color": "green"
# },
# {
# "id": 1,
# "vector": [
# -0.98531723,
# 0.33456197,
# 0.2844234,
# 0.42886782,
# 0.32753858
# ],
# "color_tag": "white_9298",
# "color": "white"
# },
# {
# "id": 2,
# "vector": [
# -0.9886812,
# -0.44129863,
# -0.29859528,
# 0.06059075,
# -0.43817034
# ],
# "color_tag": "grey_5312",
# "color": "grey"
# }
# ]
// 5. Get entities by ID
GetReq getReq = GetReq.builder()
.collectionName("quick_setup")
.ids(Arrays.asList(0L, 1L, 2L))
.build();
GetResp entities = client.get(getReq);
System.out.println(entities.getGetResults());
// Output:
// [
// QueryResp.QueryResult(entity={color=blue, color_tag=blue_4025, vector=[0.64311606, 0.73486423, 0.7352375, 0.7020566, 0.9885356], id=0, tag=4018}),
// QueryResp.QueryResult(entity={color=red, color_tag=red_4788, vector=[0.27244627, 0.7068031, 0.25976115, 0.69258106, 0.8767045], id=1, tag=6611}),
// QueryResp.QueryResult(entity={color=yellow, color_tag=yellow_8382, vector=[0.19625628, 0.40176708, 0.13231951, 0.50702184, 0.88406855], id=2, tag=5349})
//]
// 5. Get entities by id
res = await client.get({
collection_name: "quick_setup",
ids: [0, 1, 2],
output_fields: ["vector", "color_tag"]
})
console.log(res.data)
// Output
//
// [
// {
// vector: [
// 0.16022394597530365,
// 0.6514875292778015,
// 0.18294484913349152,
// 0.30227693915367126,
// 0.47553086280822754
// ],
// '$meta': { color: 'blue', tag: 8907, color_tag: 'blue_8907' },
// id: '0'
// },
// {
// vector: [
// 0.2459285855293274,
// 0.4974019527435303,
// 0.2154673933982849,
// 0.03719571232795715,
// 0.8348019123077393
// ],
// '$meta': { color: 'grey', tag: 3710, color_tag: 'grey_3710' },
// id: '1'
// },
// {
// vector: [
// 0.9404329061508179,
// 0.49662265181541443,
// 0.8088793158531189,
// 0.9337621331214905,
// 0.8269071578979492
// ],
// '$meta': { color: 'blue', tag: 2993, color_tag: 'blue_2993' },
// id: '2'
// }
// ]
//
Ottenere entità da partizioni
È anche possibile ottenere entità da partizioni specifiche.
# 5. Get entities from partitions
res = client.get(
collection_name="quick_setup",
ids=[1000, 1001, 1002],
partition_names=["partitionA"]
)
print(res)
# Output
#
# [
# {
# "color": "green",
# "tag": 1995,
# "color_tag": "green_1995",
# "id": 1000,
# "vector": [
# 0.7807706,
# 0.8083741,
# 0.17276904,
# -0.8580777,
# 0.024156934
# ]
# },
# {
# "color": "red",
# "tag": 1995,
# "color_tag": "red_1995",
# "id": 1001,
# "vector": [
# 0.065074645,
# -0.44882354,
# -0.29479212,
# -0.19798489,
# -0.77542555
# ]
# },
# {
# "color": "green",
# "tag": 1995,
# "color_tag": "green_1995",
# "id": 1002,
# "vector": [
# 0.027934508,
# -0.44199976,
# -0.40262738,
# -0.041511405,
# 0.024782438
# ]
# }
# ]
// 5. Get entities by ID in a partition
getReq = GetReq.builder()
.collectionName("quick_setup")
.ids(Arrays.asList(1001L, 1002L, 1003L))
.partitionName("partitionA")
.build();
entities = client.get(getReq);
System.out.println(entities.getGetResults());
// Output:
// [
// QueryResp.QueryResult(entity={color=pink, vector=[0.28847772, 0.5116072, 0.5695933, 0.49643654, 0.3461541], id=1001, tag=9632}),
// QueryResp.QueryResult(entity={color=blue, vector=[0.22428268, 0.8648047, 0.78426147, 0.84020555, 0.60779166], id=1002, tag=4523}),
// QueryResp.QueryResult(entity={color=white, vector=[0.4081068, 0.9027214, 0.88685805, 0.38036376, 0.27950126], id=1003, tag=9321})
// ]
// 5.1 Get entities by id in a partition
res = await client.get({
collection_name: "quick_setup",
ids: [1000, 1001, 1002],
partition_names: ["partitionA"],
output_fields: ["vector", "color_tag"]
})
console.log(res.data)
// Output
//
// [
// {
// id: '1000',
// vector: [
// 0.014254206791520119,
// 0.5817716121673584,
// 0.19793470203876495,
// 0.8064294457435608,
// 0.7745839357376099
// ],
// '$meta': { color: 'white', tag: 5996, color_tag: 'white_5996' }
// },
// {
// id: '1001',
// vector: [
// 0.6073881983757019,
// 0.05214758217334747,
// 0.730999231338501,
// 0.20900958776474,
// 0.03665429726243019
// ],
// '$meta': { color: 'grey', tag: 2834, color_tag: 'grey_2834' }
// },
// {
// id: '1002',
// vector: [
// 0.48877206444740295,
// 0.34028753638267517,
// 0.6527213454246521,
// 0.9763909578323364,
// 0.8031482100486755
// ],
// '$meta': { color: 'pink', tag: 9107, color_tag: 'pink_9107' }
// }
// ]
//
Utilizzare gli operatori di base
In questa sezione sono riportati esempi di utilizzo degli operatori di base nel filtraggio scalare. È possibile applicare questi filtri anche alle ricerche vettoriali e alle cancellazioni di dati.
Per ulteriori informazioni, fare riferimento a query() nel riferimento dell'SDK.
Per ulteriori informazioni, fare riferimento a query() nel riferimento dell'SDK.
Per ulteriori informazioni, fare riferimento a query() nel riferimento dell'SDK.
Filtra le entità con valori di tag compresi tra 1.000 e 1.500.
# 6. Use basic operators res = client.query( collection_name="quick_setup", filter="1000 < tag < 1500", output_fields=["color_tag"], limit=3 ) print(res) # Output # # [ # { # "id": 1, # "color_tag": "pink_1023" # }, # { # "id": 41, # "color_tag": "red_1483" # }, # { # "id": 44, # "color_tag": "grey_1146" # } # ]// 6. Use basic operators QueryReq queryReq = QueryReq.builder() .collectionName("quick_setup") .filter("1000 < tag < 1500") .outputFields(Arrays.asList("color_tag")) .limit(3) .build(); QueryResp queryResp = client.query(queryReq); System.out.println(JSONObject.toJSON(queryResp)); // Output: // {"queryResults": [ // {"entity": { // "color_tag": "white_7588", // "id": 34 // }}, // {"entity": { // "color_tag": "orange_4989", // "id": 64 // }}, // {"entity": { // "color_tag": "white_3415", // "id": 73 // }} // ]}// 6. Use basic operators res = await client.query({ collection_name: "quick_setup", filter: "1000 < tag < 1500", output_fields: ["color_tag"], limit: 3 }) console.log(res.data) // Output // // [ // { // '$meta': { color: 'pink', tag: 1050, color_tag: 'pink_1050' }, // id: '6' // }, // { // '$meta': { color: 'purple', tag: 1174, color_tag: 'purple_1174' }, // id: '24' // }, // { // '$meta': { color: 'orange', tag: 1023, color_tag: 'orange_1023' }, // id: '40' // } // ] //Filtra le entità con i valori di colore impostati su marrone.
res = client.query( collection_name="quick_setup", filter='color == "brown"', output_fields=["color_tag"], limit=3 ) print(res) # Output # # [ # { # "color_tag": "brown_5343", # "id": 15 # }, # { # "color_tag": "brown_3167", # "id": 27 # }, # { # "color_tag": "brown_3100", # "id": 30 # } # ]queryReq = QueryReq.builder() .collectionName("quick_setup") .filter("color == \"brown\"") .outputFields(Arrays.asList("color_tag")) .limit(3) .build(); queryResp = client.query(queryReq); System.out.println(JSONObject.toJSON(queryResp)); // Output: // {"queryResults": [ // {"entity": { // "color_tag": "brown_7792", // "id": 3 // }}, // {"entity": { // "color_tag": "brown_9695", // "id": 7 // }}, // {"entity": { // "color_tag": "brown_2551", // "id": 15 // }} // ]}res = await client.query({ collection_name: "quick_setup", filter: 'color == "brown"', output_fields: ["color_tag"], limit: 3 }) console.log(res.data) // Output // // [ // { // '$meta': { color: 'brown', tag: 6839, color_tag: 'brown_6839' }, // id: '22' // }, // { // '$meta': { color: 'brown', tag: 7849, color_tag: 'brown_7849' }, // id: '32' // }, // { // '$meta': { color: 'brown', tag: 7855, color_tag: 'brown_7855' }, // id: '33' // } // ] //Filtra le entità i cui valori di colore non sono impostati su verde e viola.
res = client.query( collection_name="quick_setup", filter='color not in ["green", "purple"]', output_fields=["color_tag"], limit=3 ) print(res) # Output # # [ # { # "color_tag": "yellow_6781", # "id": 0 # }, # { # "color_tag": "pink_1023", # "id": 1 # }, # { # "color_tag": "blue_3972", # "id": 2 # } # ]queryReq = QueryReq.builder() .collectionName("quick_setup") .filter("color not in [\"green\", \"purple\"]") .outputFields(Arrays.asList("color_tag")) .limit(3) .build(); queryResp = client.query(queryReq); System.out.println(JSONObject.toJSON(queryResp)); // Output: // {"queryResults": [ // {"entity": { // "color_tag": "white_4597", // "id": 0 // }}, // {"entity": { // "color_tag": "white_8708", // "id": 2 // }}, // {"entity": { // "color_tag": "brown_7792", // "id": 3 // }} // ]}res = await client.query({ collection_name: "quick_setup", filter: 'color not in ["green", "purple"]', output_fields: ["color_tag"], limit: 3 }) console.log(res.data) // Output // // [ // { // '$meta': { color: 'blue', tag: 8907, color_tag: 'blue_8907' }, // id: '0' // }, // { // '$meta': { color: 'grey', tag: 3710, color_tag: 'grey_3710' }, // id: '1' // }, // { // '$meta': { color: 'blue', tag: 2993, color_tag: 'blue_2993' }, // id: '2' // } // ] //Filtra gli articoli i cui tag colore iniziano con il rosso.
res = client.query( collection_name="quick_setup", filter='color_tag like "red%"', output_fields=["color_tag"], limit=3 ) print(res) # Output # # [ # { # "color_tag": "red_6443", # "id": 17 # }, # { # "color_tag": "red_1483", # "id": 41 # }, # { # "color_tag": "red_4348", # "id": 47 # } # ]queryReq = QueryReq.builder() .collectionName("quick_setup") .filter("color_tag like \"red%\"") .outputFields(Arrays.asList("color_tag")) .limit(3) .build(); queryResp = client.query(queryReq); System.out.println(JSONObject.toJSON(queryResp)); // Output: // {"queryResults": [ // {"entity": { // "color_tag": "red_4929", // "id": 9 // }}, // {"entity": { // "color_tag": "red_8284", // "id": 13 // }}, // {"entity": { // "color_tag": "red_3021", // "id": 44 // }} // ]}res = await client.query({ collection_name: "quick_setup", filter: 'color_tag like "red%"', output_fields: ["color_tag"], limit: 3 }) console.log(res.data) // Output // // [ // { // '$meta': { color: 'red', tag: 8773, color_tag: 'red_8773' }, // id: '17' // }, // { // '$meta': { color: 'red', tag: 9197, color_tag: 'red_9197' }, // id: '34' // }, // { // '$meta': { color: 'red', tag: 7914, color_tag: 'red_7914' }, // id: '46' // } // ] //Filtra le entità i cui colori sono impostati su rosso e i cui valori dei tag sono compresi nell'intervallo tra 1.000 e 1.500.
res = client.query( collection_name="quick_setup", filter='(color == "red") and (1000 < tag < 1500)', output_fields=["color_tag"], limit=3 ) print(res) # Output # # [ # { # "color_tag": "red_1483", # "id": 41 # }, # { # "color_tag": "red_1100", # "id": 94 # }, # { # "color_tag": "red_1343", # "id": 526 # } # ]queryReq = QueryReq.builder() .collectionName("quick_setup") .filter("(color == \"red\") and (1000 < tag < 1500)") .outputFields(Arrays.asList("color_tag")) .limit(3) .build(); queryResp = client.query(queryReq); System.out.println(JSONObject.toJSON(queryResp)); // Output: // {"queryResults": [ // {"entity": { // "color_tag": "red_8124", // "id": 83 // }}, // {"entity": { // "color_tag": "red_5358", // "id": 501 // }}, // {"entity": { // "color_tag": "red_3564", // "id": 638 // }} // ]}res = await client.query({ collection_name: "quick_setup", filter: '(color == "red") and (1000 < tag < 1500)', output_fields: ["color_tag"], limit: 3 }) console.log(res.data) // Output // // [ // { // '$meta': { color: 'red', tag: 1436, color_tag: 'red_1436' }, // id: '67' // }, // { // '$meta': { color: 'red', tag: 1463, color_tag: 'red_1463' }, // id: '160' // }, // { // '$meta': { color: 'red', tag: 1073, color_tag: 'red_1073' }, // id: '291' // } // ] //
Utilizzare gli operatori avanzati
In questa sezione sono riportati esempi di utilizzo di operatori avanzati nel filtraggio scalare. È possibile applicare questi filtri anche alle ricerche vettoriali e alle cancellazioni di dati.
Conta entità
Conta il numero totale di entità in un insieme.
# 7. Use advanced operators # Count the total number of entities in a collection res = client.query( collection_name="quick_setup", output_fields=["count(*)"] ) print(res) # Output # # [ # { # "count(*)": 2000 # } # ]// 7. Use advanced operators // Count the total number of entities in the collection queryReq = QueryReq.builder() .collectionName("quick_setup") .filter("") .outputFields(Arrays.asList("count(*)")) .build(); queryResp = client.query(queryReq); System.out.println(JSONObject.toJSON(queryResp)); // Output: // {"queryResults": [{"entity": {"count(*)": 2000}}]}// 7. Use advanced operators // Count the total number of entities in a collection res = await client.query({ collection_name: "quick_setup", output_fields: ["count(*)"] }) console.log(res.data) // Output // // [ { 'count(*)': '2000' } ] //Conta il numero totale di entità in partizioni specifiche.
# Count the number of entities in a partition res = client.query( collection_name="quick_setup", output_fields=["count(*)"], partition_names=["partitionA"] ) print(res) # Output # # [ # { # "count(*)": 500 # } # ]// Count the number of entities in a partition queryReq = QueryReq.builder() .collectionName("quick_setup") .partitionNames(Arrays.asList("partitionA")) .filter("") .outputFields(Arrays.asList("count(*)")) .build(); queryResp = client.query(queryReq); System.out.println(JSONObject.toJSON(queryResp)); // Output: // {"queryResults": [{"entity": {"count(*)": 500}}]}// Count the number of entities in a partition res = await client.query({ collection_name: "quick_setup", output_fields: ["count(*)"], partition_names: ["partitionA"] }) console.log(res.data) // Output // // [ { 'count(*)': '500' } ] //Conta il numero di entità che corrispondono a una condizione di filtraggio.
# Count the number of entities that match a specific filter res = client.query( collection_name="quick_setup", filter='(color == "red") and (1000 < tag < 1500)', output_fields=["count(*)"], ) print(res) # Output # # [ # { # "count(*)": 3 # } # ]// Count the number of entities that match a specific filter queryReq = QueryReq.builder() .collectionName("quick_setup") .filter("(color == \"red\") and (1000 < tag < 1500)") .outputFields(Arrays.asList("count(*)")) .build(); queryResp = client.query(queryReq); System.out.println(JSONObject.toJSON(queryResp)); // Output: // {"queryResults": [{"entity": {"count(*)": 7}}]}// Count the number of entities that match a specific filter res = await client.query({ collection_name: "quick_setup", filter: '(color == "red") and (1000 < tag < 1500)', output_fields: ["count(*)"] }) console.log(res.data) // Output // // [ { 'count(*)': '10' } ] //
Riferimento ai filtri scalari
Operatori di base
Un'espressione booleana è sempre una stringa composta da nomi di campi uniti da operatori. In questa sezione, si apprenderà di più sugli operatori di base.
| Operatore | Descrizione |
|---|---|
| e (&&) | È vero se entrambi gli operandi sono veri |
| o (||) | Vero se uno dei due operandi è vero |
| +, -, *, / | Addizione, sottrazione, moltiplicazione e divisione |
| ** | Esponente |
| % | Modulo |
| <, > | Minore di, maggiore di |
| ==, != | Uguale a, non uguale a |
| <=, >= | Inferiore o uguale a, maggiore o uguale a |
| non | Inverte il risultato di una determinata condizione. |
| come | Confronta un valore con valori simili utilizzando gli operatori jolly. Ad esempio, like "prefix%" corrisponde alle stringhe che iniziano con "prefix". |
| in | Verifica se un'espressione corrisponde a qualsiasi valore in un elenco di valori. |
Operatori avanzati
count(*)Conta il numero esatto di entità nell'insieme. Si può usare come campo di output per ottenere il numero esatto di entità in un insieme o in una partizione.
note
Si applica alle raccolte caricate. Dovreste usarlo come unico campo di output.
