Aggiungere campi a una raccolta esistenteCompatible with Milvus 2.6.x

Milvus consente di aggiungere dinamicamente nuovi campi alle raccolte esistenti, facilitando l'evoluzione dello schema dei dati in base alle esigenze dell'applicazione. Questa guida mostra come aggiungere campi in diversi scenari, utilizzando esempi pratici.

Considerazioni

Prima di aggiungere campi alla vostra collezione, tenete a mente questi punti importanti:

• È possibile aggiungere campi scalari (INT64, VARCHAR, FLOAT, DOUBLE, ecc.). I campi vettoriali non possono essere aggiunti a collezioni esistenti.

• I nuovi campi devono essere nullable (nullable=True), in modo da poter ospitare entità esistenti che non hanno valori per il nuovo campo.

• L'aggiunta di campi alle raccolte caricate aumenta l'utilizzo della memoria.

• C'è un limite massimo di campi per collezione. Per maggiori dettagli, consultare Limiti di Milvus.

• I nomi dei campi devono essere unici tra i campi statici.

• Non è possibile aggiungere un campo $meta per abilitare la funzionalità di campo dinamico per collezioni che non sono state originariamente create con enable_dynamic_field=True.

Prerequisiti

Questa guida presuppone che si disponga di:

• Un'istanza Milvus in esecuzione

• Milvus SDK installato

• Una raccolta esistente

Utilizzo di base

from pymilvus import MilvusClient, DataType

# Connect to your Milvus server
client = MilvusClient(
    uri="http://localhost:19530"  # Replace with your Milvus server URI
)

import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;
import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;

ConnectConfig config = ConnectConfig.builder()
        .uri("http://localhost:19530")
        .build();
MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(config);

import { MilvusClient } from '@zilliz/milvus2-sdk-node';

const milvusClient = new MilvusClient({
    address: 'localhost:19530'
});

// go

# restful
export CLUSTER_ENDPOINT="localhost:19530"

Scenario 1: Aggiungere rapidamente campi nullable

Il modo più semplice per estendere la propria collezione è aggiungere campi nullable. Questo è perfetto quando si ha bisogno di aggiungere rapidamente nuovi attributi ai dati.

# Add a nullable field to an existing collection
# This operation:
# - Returns almost immediately (non-blocking)
# - Makes the field available for use with minimal delay
# - Sets NULL for all existing entities
client.add_collection_field(
    collection_name="product_catalog",
    field_name="created_timestamp",  # Name of the new field to add
    data_type=DataType.INT64,        # Data type must be a scalar type
    nullable=True                    # Must be True for added fields
    # Allows NULL values for existing entities
)

import io.milvus.v2.service.collection.request.AddCollectionFieldReq;

client.addCollectionField(AddCollectionFieldReq.builder()
        .collectionName("product_catalog")
        .fieldName("created_timestamp")
        .dataType(DataType.Int64)
        .isNullable(true)
        .build());

await client.addCollectionField({
    collection_name: 'product_catalog',
    field: {
        name: 'created_timestamp',
        dataType: 'Int64',
        nullable: true
     }
});

// go

# restful
curl -X POST "http://localhost:19530/v2/vectordb/collections/fields/add" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Request-Timeout: 10" \
  -H "Authorization: Bearer <token>" \
  -d '{
    "collectionName": "product_catalog",
    "schema": {
      "fieldName": "created_timestamp",
      "dataType": "Int64",
      "nullable": true
    }
  }'

Comportamento previsto:

• Leentità esistenti avranno NULL per il nuovo campo.

• Lenuove entità possono avere NULL o valori reali

• La disponibilità del campo avviene quasi immediatamente, con un ritardo minimo dovuto alla sincronizzazione interna dello schema.

• Interrogabile immediatamente dopo il breve periodo di sincronizzazione

# Example query result
{
    'id': 1, 
    'created_timestamp': None  # New field shows NULL for existing entities
}

// java

// nodejs
{
    'id': 1, 
    'created_timestamp': None  # New field shows NULL for existing entities
}

// go

# restful
{
  "code": 0,
  "data": {},
  "cost": 0
}

Scenario 2: Aggiungere campi con valori predefiniti

Quando si desidera che le entità esistenti abbiano un valore iniziale significativo invece di NULL, specificare i valori predefiniti.

# Add a field with default value
# This operation:
# - Sets the default value for all existing entities
# - Makes the field available with minimal delay
# - Maintains data consistency with the default value
client.add_collection_field(
    collection_name="product_catalog",
    field_name="priority_level",     # Name of the new field
    data_type=DataType.VARCHAR,      # String type field
    max_length=20,                   # Maximum string length
    nullable=True,                   # Required for added fields
    default_value="standard"         # Value assigned to existing entities
    # Also used for new entities if no value provided
)

client.addCollectionField(AddCollectionFieldReq.builder()
        .collectionName("product_catalog")
        .fieldName("priority_level")
        .dataType(DataType.VarChar)
        .maxLength(20)
        .isNullable(true)
        .build());

await client.addCollectionField({
    collection_name: 'product_catalog',
    field: {
        name: 'priority_level',
        dataType: 'VarChar',
        nullable: true,
        default_value: 'standard',
     }
});

// go

# restful
curl -X POST "http://localhost:19530/v2/vectordb/collections/fields/add" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Request-Timeout: 10" \
  -H "Authorization: Bearer <token>" \
  -d '{
    "collectionName": "product_catalog",
    "schema": {
      "fieldName": "priority_level",
      "dataType": "VarChar",
      "nullable": true,
      "defaultValue": "standard",
      "elementTypeParams": {
        "max_length": "20"
      }
    }
  }'

Comportamento previsto:

• Leentità esistenti avranno il valore predefinito ("standard") per il campo appena aggiunto.

• Lenuove entità possono sovrascrivere il valore predefinito o utilizzarlo se non viene fornito alcun valore.

• La disponibilità del campo avviene quasi immediatamente con un ritardo minimo

• Interrogabile immediatamente dopo il breve periodo di sincronizzazione

# Example query result
{
    'id': 1,
    'priority_level': 'standard'  # Shows default value for existing entities
}

// java

{
    'id': 1,
    'priority_level': 'standard'  # Shows default value for existing entities
}

// go

# restful
{
    'id': 1,
    'priority_level': 'standard'  # Shows default value for existing entities
}

DOMANDE FREQUENTI

Posso abilitare la funzionalità di schema dinamico aggiungendo un campo $meta?

No, non è possibile utilizzare add_collection_field per aggiungere un campo $meta per abilitare la funzionalità di campo dinamico. Ad esempio, il codice seguente non funziona:

# ❌ This is NOT supported
client.add_collection_field(
    collection_name="existing_collection",
    field_name="$meta",
    data_type=DataType.JSON  # This operation will fail
)

// ❌ This is NOT supported
client.addCollectionField(AddCollectionFieldReq.builder()
        .collectionName("existing_collection")
        .fieldName("$meta")
        .dataType(DataType.JSON)
        .build());

// ❌ This is NOT supported
await client.addCollectionField({
    collection_name: 'product_catalog',
    field: {
        name: '$meta',
        dataType: 'JSON',
     }
});

// go

# restful
# ❌ This is NOT supported
curl -X POST "http://localhost:19530/v2/vectordb/collections/fields/add" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Request-Timeout: 10" \
  -H "Authorization: Bearer <token>" \
  -d '{
    "collectionName": "existing_collection",
    "schema": {
      "fieldName": "$meta",
      "dataType": "JSON",
      "nullable": true
    }
  }'

Per abilitare la funzionalità di schema dinamico:

• Nuova collezione: Impostare enable_dynamic_field su True quando si crea la collezione. Per i dettagli, fare riferimento a Creare una raccolta

• Raccolta esistente: Impostare la proprietà a livello di raccolta dynamicfield.enabled su True. Per i dettagli, vedere Modifica della raccolta.

Cosa succede quando si aggiunge un campo con lo stesso nome di una chiave di campo dinamica?

Quando la collezione ha un campo dinamico abilitato ($meta esiste), è possibile aggiungere campi statici che hanno lo stesso nome delle chiavi di campo dinamico esistenti. Il nuovo campo statico maschererà la chiave del campo dinamico, ma i dati dinamici originali saranno conservati.

Per evitare possibili conflitti nei nomi dei campi, prima di aggiungerli si deve considerare il nome del campo da aggiungere facendo riferimento ai campi esistenti e alle chiavi dei campi dinamici.

Scenario di esempio:

# Original collection with dynamic field enabled
# Insert data with dynamic field keys
data = [{
    "id": 1,
    "my_vector": [0.1, 0.2, ...],
    "extra_info": "this is a dynamic field key",  # Dynamic field key as string
    "score": 99.5                                 # Another dynamic field key
}]
client.insert(collection_name="product_catalog", data=data)

# Add static field with same name as existing dynamic field key
client.add_collection_field(
    collection_name="product_catalog",
    field_name="extra_info",         # Same name as dynamic field key
    data_type=DataType.INT64,        # Data type can differ from dynamic field key
    nullable=True                    # Must be True for added fields
)

# Insert new data after adding static field
new_data = [{
    "id": 2,
    "my_vector": [0.3, 0.4, ...],
    "extra_info": 100,               # Now must use INT64 type (static field)
    "score": 88.0                    # Still a dynamic field key
}]
client.insert(collection_name="product_catalog", data=new_data)

import com.google.gson.*;
import io.milvus.v2.service.vector.request.InsertReq;
import io.milvus.v2.service.vector.response.InsertResp;

Gson gson = new Gson();
JsonObject row = new JsonObject();
row.addProperty("id", 1);
row.add("my_vector", gson.toJsonTree(new float[]{0.1f, 0.2f, ...}));
row.addProperty("extra_info", "this is a dynamic field key");
row.addProperty("score", 99.5);

InsertResp insertR = client.insert(InsertReq.builder()
        .collectionName("product_catalog")
        .data(Collections.singletonList(row))
        .build());
        
client.addCollectionField(AddCollectionFieldReq.builder()
        .collectionName("product_catalog")
        .fieldName("extra_info")
        .dataType(DataType.Int64)
        .isNullable(true)
        .build());
        
JsonObject newRow = new JsonObject();
newRow.addProperty("id", 2);
newRow.add("my_vector", gson.toJsonTree(new float[]{0.3f, 0.4f, ...}));
newRow.addProperty("extra_info", 100);
newRow.addProperty("score", 88.0);

insertR = client.insert(InsertReq.builder()
        .collectionName("product_catalog")
        .data(Collections.singletonList(newRow))
        .build());

// Original collection with dynamic field enabled
// Insert data with dynamic field keys
const data = [{
    "id": 1,
    "my_vector": [0.1, 0.2, ...],
    "extra_info": "this is a dynamic field key",  // Dynamic field key as string
    "score": 99.5                                 // Another dynamic field key
}]
await client.insert({
    collection_name: "product_catalog", 
    data: data
});

// Add static field with same name as existing dynamic field key
await client.add_collection_field({
    collection_name: "product_catalog",
    field_name: "extra_info",         // Same name as dynamic field key
    data_type: DataType.INT64,        // Data type can differ from dynamic field key
    nullable: true                   // Must be True for added fields
});

// Insert new data after adding static field
const new_data = [{
    "id": 2,
    "my_vector": [0.3, 0.4, ...],
    "extra_info": 100,               # Now must use INT64 type (static field)
    "score": 88.0                    # Still a dynamic field key
}];

await client.insert({
    collection_name:"product_catalog", 
    data: new_data
});

// go

# restful
#!/bin/bash

export MILVUS_HOST="localhost:19530"
export AUTH_TOKEN="your_token_here"
export COLLECTION_NAME="product_catalog"

echo "Step 1: Insert initial data with dynamic fields..."
curl -X POST "http://${MILVUS_HOST}/v2/vectordb/entities/insert" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Request-Timeout: 10" \
  -H "Authorization: Bearer ${AUTH_TOKEN}" \
  -d "{
    \"collectionName\": \"${COLLECTION_NAME}\",
    \"data\": [{
      \"id\": 1,
      \"my_vector\": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
      \"extra_info\": \"this is a dynamic field key\",
      \"score\": 99.5
    }]
  }"

echo -e "\n\nStep 2: Add static field with same name as dynamic field..."
curl -X POST "http://${MILVUS_HOST}/v2/vectordb/collections/fields/add" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Request-Timeout: 10" \
  -H "Authorization: Bearer ${AUTH_TOKEN}" \
  -d "{
    \"collectionName\": \"${COLLECTION_NAME}\",
    \"schema\": {
      \"fieldName\": \"extra_info\",
      \"dataType\": \"Int64\",
      \"nullable\": true
    }
  }"

echo -e "\n\nStep 3: Insert new data after adding static field..."
curl -X POST "http://${MILVUS_HOST}/v2/vectordb/entities/insert" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Request-Timeout: 10" \
  -H "Authorization: Bearer ${AUTH_TOKEN}" \
  -d "{
    \"collectionName\": \"${COLLECTION_NAME}\",
    \"data\": [{
      \"id\": 2,
      \"my_vector\": [0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7],
      \"extra_info\": 100,
      \"score\": 88.0
    }]
  }"

Comportamento previsto:

• Leentità esistenti avranno NULL per il nuovo campo statico. extra_info

• Lenuove entità devono utilizzare il tipo di dati del campo statico (INT64).

• Ivalori originali delle chiavi dei campi dinamici sono conservati e accessibili tramite la sintassi di $meta.

• Il campo statico maschera la chiave del campo dinamico nelle normali interrogazioni.

Accesso ai valori statici e dinamici:

# 1. Query static field only (dynamic field key is masked)
results = client.query(
    collection_name="product_catalog",
    filter="id == 1",
    output_fields=["extra_info"]
)
# Returns: {"id": 1, "extra_info": None}  # NULL for existing entity

# 2. Query both static and original dynamic values
results = client.query(
    collection_name="product_catalog", 
    filter="id == 1",
    output_fields=["extra_info", "$meta['extra_info']"]
)
# Returns: {
#     "id": 1,
#     "extra_info": None,                           # Static field value (NULL)
#     "$meta['extra_info']": "this is a dynamic field key"  # Original dynamic value
# }

# 3. Query new entity with static field value
results = client.query(
    collection_name="product_catalog",
    filter="id == 2", 
    output_fields=["extra_info"]
)
# Returns: {"id": 2, "extra_info": 100}  # Static field value

// java

// 1. Query static field only (dynamic field key is masked)
let results = client.query({
    collection_name: "product_catalog",
    filter: "id == 1",
    output_fields: ["extra_info"]
})
// Returns: {"id": 1, "extra_info": None}  # NULL for existing entity

// 2. Query both static and original dynamic values
results = client.query({
    collection_name:"product_catalog", 
    filter: "id == 1",
    output_fields: ["extra_info", "$meta['extra_info']"]
});
// Returns: {
//     "id": 1,
//     "extra_info": None,                           # Static field value (NULL)
//     "$meta['extra_info']": "this is a dynamic field key"  # Original dynamic value
// }

// 3. Query new entity with static field value
results = client.query({
    collection_name: "product_catalog",
    filter: "id == 2", 
    output_fields: ["extra_info"]
})
// Returns: {"id": 2, "extra_info": 100}  # Static field value

// go

# restful
#!/bin/bash

export MILVUS_HOST="localhost:19530"
export AUTH_TOKEN="your_token_here"
export COLLECTION_NAME="product_catalog"

echo "Query 1: Static field only (dynamic field masked)..."
curl -X POST "http://${MILVUS_HOST}/v2/vectordb/entities/query" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Request-Timeout: 10" \
  -H "Authorization: Bearer ${AUTH_TOKEN}" \
  -d "{
    \"collectionName\": \"${COLLECTION_NAME}\",
    \"filter\": \"id == 1\",
    \"outputFields\": [\"extra_info\"]
  }"

echo -e "\n\nQuery 2: Both static and original dynamic values..."
curl -X POST "http://${MILVUS_HOST}/v2/vectordb/entities/query" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Request-Timeout: 10" \
  -H "Authorization: Bearer ${AUTH_TOKEN}" \
  -d "{
    \"collectionName\": \"${COLLECTION_NAME}\",
    \"filter\": \"id == 1\",
    \"outputFields\": [\"extra_info\", \"\$meta['extra_info']\"]
  }"

echo -e "\n\nQuery 3: New entity with static field value..."
curl -X POST "http://${MILVUS_HOST}/v2/vectordb/entities/query" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Request-Timeout: 10" \
  -H "Authorization: Bearer ${AUTH_TOKEN}" \
  -d "{
    \"collectionName\": \"${COLLECTION_NAME}\",
    \"filter\": \"id == 2\",
    \"outputFields\": [\"extra_info\"]
  }"

Quanto tempo ci vuole perché un nuovo campo sia disponibile?

I campi aggiunti diventano disponibili quasi immediatamente, ma potrebbe esserci un breve ritardo dovuto alla sincronizzazione delle modifiche interne allo schema nel cluster Milvus. Questa sincronizzazione assicura che tutti i nodi siano a conoscenza dell'aggiornamento dello schema prima di elaborare le query che coinvolgono il nuovo campo.