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データのインポート

このページでは、準備したデータをインポートする手順を説明します。

始める前に

  • 既にデータを準備し、Milvusバケットに入れている。

    そうでない場合は、まずRemoteBulkWriterを使用してデータを準備し、準備したデータがMilvusインスタンスと共に起動したMinIOインスタンス上のMilvusバケットに転送済みであることを確認してください。詳細はソースデータの準備を参照してください。

  • データの準備に使用するスキーマでコレクションを作成済みである。そうでない場合は、「コレクションの管理」を参照してください。

以下のコード・スニペットは、指定されたスキーマで単純なコレクションを作成します。パラメータの詳細については create_schema()および create_collection()を参照してください。

次のコード・スニペットは、指定されたスキーマで単純なコレクションを作成します。パラメータの詳細については、SDKリファレンスの createCollection()を参照してください。

データのインポート

準備したデータをインポートするには、以下のようにインポートジョブを作成する必要があります：

Python Java cURL
from pymilvus.bulk_writer import bulk_import

url = f"http://127.0.0.1:19530"

# Bulk-insert data from a set of JSON files already uploaded to the MinIO server
resp = bulk_import(
    url=url,
    collection_name="quick_setup",
    files=[['a1e18323-a658-4d1b-95a7-9907a4391bcf/1.parquet'],
           ['a1e18323-a658-4d1b-95a7-9907a4391bcf/2.parquet'],
           ['a1e18323-a658-4d1b-95a7-9907a4391bcf/3.parquet'],
           ['a1e18323-a658-4d1b-95a7-9907a4391bcf/4.parquet'],
           ['a1e18323-a658-4d1b-95a7-9907a4391bcf/5.parquet'],
           ['a1e18323-a658-4d1b-95a7-9907a4391bcf/6.parquet'],
           ['a1e18323-a658-4d1b-95a7-9907a4391bcf/7.parquet'],
           ['a1e18323-a658-4d1b-95a7-9907a4391bcf/8.parquet'],
           ['a1e18323-a658-4d1b-95a7-9907a4391bcf/9.parquet'],
           ['a1e18323-a658-4d1b-95a7-9907a4391bcf/10.parquet']],
)

job_id = resp.json()['data']['jobId']
print(job_id)

private static String bulkImport(List<List<String>> batchFiles) throws InterruptedException {
    MilvusImportRequest milvusImportRequest = MilvusImportRequest.builder()
            .collectionName("quick_setup")
            .files(batchFiles)
            .build();
    String bulkImportResult = BulkImport.bulkImport("http://localhost:19530", milvusImportRequest);
    System.out.println(bulkImportResult);

    JsonObject bulkImportObject = new Gson().fromJson(bulkImportResult, JsonObject.class);
    String jobId = bulkImportObject.getAsJsonObject("data").get("jobId").getAsString();
    System.out.println("Create a bulkInert task, job id: " + jobId);
    return jobId;
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
    List<List<String>> batchFiles = uploadData();
    String jobId = bulkImport(batchFiles);
}

export MILVUS_URI="localhost:19530"

curl --request POST "http://${MILVUS_URI}/v2/vectordb/jobs/import/create" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data-raw '{
    "files": [
        [
            "/8ca44f28-47f7-40ba-9604-98918afe26d1/1.parquet"
        ],
        [
            "/8ca44f28-47f7-40ba-9604-98918afe26d1/2.parquet"
        ]
    ],
    "collectionName": "quick_setup"
}'

リクエストボディには2つのフィールドがあります：

  • collectionName

    ターゲットコレクションの名前。

  • files

    Milvusインスタンスと共に起動されたMioIOインスタンス上のMilvusバケットのルートパスからの相対的なファイルパスのリスト。可能なサブリストは以下の通りです：

    • JSONファイル

      準備するファイルがJSON形式である場合、各サブリストには準備するJSONファイル1つのパスが含まれる。

      [
    "/d1782fa1-6b65-4ff3-b05a-43a436342445/1.json"
],

    • Parquetファイル

      準備されたファイルがParquet形式の場合、各サブリストは準備された1つのParquetファイルへのパスを含む必要があります。

      [
    "/a6fb2d1c-7b1b-427c-a8a3-178944e3b66d/1.parquet"
]

返り値は以下のようになります：

{
    "code": 200,
    "data": {
        "jobId": "448707763884413158"
    }
}

インポートの進行状況の確認

インポートジョブIDを取得したら、以下のようにインポートの進捗状況を確認できます：

Python Java cURL
import json
from pymilvus.bulk_writer import get_import_progress

url = f"http://127.0.0.1:19530"

# Get bulk-insert job progress
resp = get_import_progress(
    url=url,
    job_id="453265736269038336",
)

print(json.dumps(resp.json(), indent=4))

private static void getImportProgress(String jobId) {
    while (true) {
        System.out.println("Wait 5 second to check bulkInsert job state...");
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
        } catch (InterruptedException e) {
            break;
        }

        MilvusDescribeImportRequest request = MilvusDescribeImportRequest.builder()
                .jobId(jobId)
                .build();
        String getImportProgressResult = BulkImport.getImportProgress("http://localhost:19530", request);

        JsonObject getImportProgressObject = new Gson().fromJson(getImportProgressResult, JsonObject.class);
        String state = getImportProgressObject.getAsJsonObject("data").get("state").getAsString();
        String progress = getImportProgressObject.getAsJsonObject("data").get("progress").getAsString();
        if ("Failed".equals(state)) {
            String reason = getImportProgressObject.getAsJsonObject("data").get("reason").getAsString();
            System.out.printf("The job %s failed, reason: %s%n", jobId, reason);
            break;
        } else if ("Completed".equals(state)) {
            System.out.printf("The job %s completed%n", jobId);
            break;
        } else {
            System.out.printf("The job %s is running, state:%s progress:%s%n", jobId, state, progress);
        }
    }
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
    List<List<String>> batchFiles = uploadData();
    String jobId = bulkImport(batchFiles);
    getImportProgress(jobId);
}

export MILVUS_URI="localhost:19530"

curl --request POST "http://${MILVUS_URI}/v2/vectordb/jobs/import/describe" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data-raw '{
    "jobId": "449839014328146739"
}'

可能な応答は以下のとおりである：

{
    "code": 200,
    "data": {
        "collectionName": "quick_setup",
        "completeTime": "2024-05-18T02:57:13Z",
        "details": [
            {
                "completeTime": "2024-05-18T02:57:11Z",
                "fileName": "id:449839014328146740 paths:\"/8ca44f28-47f7-40ba-9604-98918afe26d1/1.parquet\" ",
                "fileSize": 31567874,
                "importedRows": 100000,
                "progress": 100,
                "state": "Completed",
                "totalRows": 100000
            },
            {
                "completeTime": "2024-05-18T02:57:11Z",
                "fileName": "id:449839014328146741 paths:\"/8ca44f28-47f7-40ba-9604-98918afe26d1/2.parquet\" ",
                "fileSize": 31517224,
                "importedRows": 100000,
                "progress": 100,
                "state": "Completed",
                "totalRows": 200000            
            }
        ],
        "fileSize": 63085098,
        "importedRows": 200000,
        "jobId": "449839014328146739",
        "progress": 100,
        "state": "Completed",
        "totalRows": 200000
    }
}

インポートジョブの一覧表示

特定のコレクションに関連するすべてのインポートジョブを一覧表示するには、次のようにします：

Python Java cURL
import json
from pymilvus.bulk_writer import list_import_jobs

url = f"http://127.0.0.1:19530"

# List bulk-insert jobs
resp = list_import_jobs(
    url=url,
    collection_name="quick_setup",
)

print(json.dumps(resp.json(), indent=4))

private static void listImportJobs() {
    MilvusListImportJobsRequest listImportJobsRequest = MilvusListImportJobsRequest.builder().collectionName("quick_setup").build();
    String listImportJobsResult = BulkImport.listImportJobs("http://localhost:19530", listImportJobsRequest);
    System.out.println(listImportJobsResult);
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
    listImportJobs();
}

export MILVUS_URI="localhost:19530"

curl --request POST "http://${MILVUS_URI}/v2/vectordb/jobs/import/list" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data-raw '{
    "collectionName": "quick_setup"
}'

可能な値は以下の通り：

{
    "code": 200,
    "data": {
        "records": [
            {
                "collectionName": "quick_setup",
                "jobId": "448761313698322011",
                "progress": 50,
                "state": "Importing"
            }
        ]
    }
}

制限事項

  • 各インポートファイルのサイズは16GBを超えてはなりません。

  • インポート要求の最大数は1024に制限されています。

  • インポートリクエストあたりの最大ファイル数は1024を超えてはならない。

  • インポート要求で指定できるパーティション名は1つだけです。パーティション名が指定されていない場合、データはデフォルトのパーティションに挿入されます。また、ターゲットコレクションでパーティションキーを設定している場合、インポートリクエストでパーティション名を設定することはできません。

制約

データをインポートする前に、以下のMilvusビヘイビアに関する制約を確認してください：

  • ロード動作に関する制約：

    • ロード動作に関する制約: インポート前にコレクションが既にロードされている場合、refresh_load 関数を使用して、インポート完了後に新しくインポートされたデータをロードできます。

  • クエリおよび検索動作に関する制約：

    • インポート・ジョブ・ステータスが "Completed "になる前は、新しくインポートされたデータはクエリや検索から不可視であることが保証されます。

    • ジョブ・ステータスがCompletedになると、

      • コレクションがロードされていない場合、load 関数を使用して新しくインポートされたデータをロードできます。

      • コレクションが既にロードされている場合は、load(is_refresh=True) を呼び出して、インポートされたデータをロードできます。

  • 削除動作に関する制約：

    • インポート・ジョブ・ステータスがCompletedになる前の削除は保証されず、成功する場合も成功しない場合もあります。

    • ジョブ・ステータスがCompletedになった後の削除は成功が保証されます。

推奨事項

1回のリクエストで複数のファイルをアップロードできるマルチファイルインポート機能の利用を強くお勧めします。この方法は、インポート処理を簡素化するだけでなく、インポートのパフォーマンスを大幅に向上させます。一方、アップロードを統合することで、データ管理に費やす時間を短縮し、ワークフローを効率化することができます。

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