컬렉션 설명
Milvus에서는 여러 컬렉션을 만들어 데이터를 관리하고, 데이터를 컬렉션에 엔티티로 삽입할 수 있습니다. 컬렉션과 엔티티는 관계형 데이터베이스의 테이블 및 레코드와 유사합니다. 이 페이지에서는 컬렉션 및 관련 개념에 대해 알아볼 수 있습니다.
컬렉션
컬렉션은 고정 열과 변형 행이 있는 2차원 테이블입니다. 각 열은 필드를 나타내고 각 행은 엔티티를 나타냅니다.
다음 차트는 8개의 열과 6개의 엔티티가 있는 컬렉션을 보여줍니다.
컬렉션 설명
스키마 및 필드
개체를 설명할 때 보통 크기, 무게, 위치 등의 속성을 언급합니다. 이러한 속성을 컬렉션의 필드로 사용할 수 있습니다. 각 필드에는 데이터 유형 및 벡터 필드의 차원과 같은 다양한 제약 속성이 있습니다. 필드를 만들고 순서를 정의하여 컬렉션 스키마를 구성할 수 있습니다. 적용 가능한 데이터 유형은 스키마 설명을 참조하세요.
삽입할 엔티티에 스키마로 정의된 모든 필드를 포함해야 합니다. 일부 필드를 선택 사항으로 만들려면 다음을 고려하세요.
필드를무효화하거나 기본값을 설정합니다.
필드를 무효화하거나 기본값을 설정하는 방법에 대한 자세한 내용은 무효화 및 기본값을 참조하세요.
동적 필드 활성화하기
동적 필드를 활성화하고 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 동적 필드를 참조하세요.
기본 키 및 자동 ID
관계형 데이터베이스의 기본 필드와 유사하게 컬렉션에는 엔티티를 다른 엔티티와 구별하는 기본 필드가 있습니다. 기본 필드의 각 값은 전 세계적으로 고유하며 하나의 특정 엔티티에 해당합니다.
위 차트에서 ID라는 필드가 기본 필드로 사용되며, 첫 번째 ID 0은 제목이 ' 코로나바이러스의 사망률은 중요하지 않음'인 엔티티에 해당합니다. 기본 필드가 0인 다른 엔티티는 없습니다.
기본 필드는 정수 또는 문자열만 허용합니다. 엔티티를 삽입할 때는 기본적으로 기본 필드 값을 포함해야 합니다. 그러나 컬렉션 생성 시 자동 ID를 활성화한 경우, 데이터 삽입 시 Milvus가 해당 값을 생성합니다. 이 경우 삽입할 엔티티에서 기본 필드 값을 제외하세요.
자세한 내용은 기본 필드 및 자동 ID를 참조하세요.
인덱스
특정 필드에 인덱스를 생성하면 검색 효율성이 향상됩니다. 서비스가 의존하는 모든 필드에 대한 인덱스를 생성하는 것이 좋으며, 그 중 벡터 필드에 대한 인덱스는 필수입니다.
엔티티
엔티티는 컬렉션에서 동일한 필드 집합을 공유하는 데이터 레코드입니다. 같은 행의 모든 필드에 있는 값이 하나의 엔티티를 구성합니다.
컬렉션에 필요한 만큼의 엔티티를 삽입할 수 있습니다. 그러나 엔티티 수가 증가함에 따라 필요한 메모리 크기도 증가하여 검색 성능에 영향을 미칩니다.
자세한 내용은 스키마 설명을 참조하세요.
로드 및 릴리스
컬렉션 로드는 컬렉션에서 유사도 검색 및 쿼리를 수행하기 위한 전제 조건입니다. 컬렉션을 로드하면 Milvus는 검색 및 쿼리에 빠르게 응답할 수 있도록 모든 인덱스 파일과 각 필드의 원시 데이터를 메모리에 로드합니다.
검색과 쿼리는 메모리 집약적인 작업입니다. 비용을 절약하려면 현재 사용하지 않는 컬렉션을 해제하는 것이 좋습니다.
자세한 내용은 로드 및 릴리스를 참조하세요.
검색 및 쿼리
인덱스를 생성하고 컬렉션을 로드한 후에는 하나 또는 여러 개의 쿼리 벡터를 공급하여 유사도 검색을 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 검색 요청에 포함된 쿼리의 벡터 표현을 받을 때 Milvus는 지정된 메트릭 유형을 사용하여 쿼리 벡터와 대상 컬렉션의 벡터 간의 유사성을 측정한 후 쿼리와 의미적으로 유사한 벡터를 반환합니다.
검색 및 쿼리 내에 메타데이터 필터링을 포함시켜 결과의 관련성을 향상시킬 수도 있습니다. 메타데이터 필터링 조건은 쿼리에서는 필수이지만 검색에서는 선택 사항이라는 점에 유의하세요.
적용 가능한 메트릭 유형에 대한 자세한 내용은 메트릭 유형을 참조하세요.
검색 및 쿼리에 대한 자세한 내용은 검색 및 재랭크 장의 문서를 참조하세요. 그 중 기본 기능은 다음과 같습니다.
또한 Milvus는 검색 성능과 효율성을 개선하기 위한 향상된 기능도 제공합니다. 기본적으로 비활성화되어 있으며 서비스 요구 사항에 따라 활성화하여 사용할 수 있습니다. 다음과 같습니다.
파티션
파티션은 컬렉션의 하위 집합으로, 상위 컬렉션과 동일한 필드 집합을 공유하며 각각 엔티티의 하위 집합을 포함합니다.
엔티티를 서로 다른 파티션에 할당하여 엔티티 그룹을 만들 수 있습니다. 특정 파티션에서 검색 및 쿼리를 수행하여 Milvus가 다른 파티션의 엔티티를 무시하고 검색 효율성을 개선하도록 할 수 있습니다.
자세한 내용은 파티션 관리를 참조하세요.
샤드
샤드는 컬렉션의 수평적 조각입니다. 각 샤드는 데이터 입력 채널에 해당합니다. 모든 컬렉션에는 기본적으로 샤드가 있습니다. 컬렉션을 만들 때 예상 처리량과 컬렉션에 삽입할 데이터의 양에 따라 적절한 샤드 수를 설정할 수 있습니다.
샤드 수를 설정하는 방법에 대한 자세한 내용은 컬렉션 만들기를 참조하세요.
별칭
컬렉션의 별칭을 만들 수 있습니다. 컬렉션에는 여러 개의 별칭을 가질 수 있지만 컬렉션은 별칭을 공유할 수 없습니다. 컬렉션에 대한 요청을 받으면 Milvus는 제공된 이름을 기준으로 컬렉션을 찾습니다. 제공된 이름의 컬렉션이 존재하지 않는 경우 Milvus는 제공된 이름을 별칭으로 계속 찾습니다. 컬렉션 별칭을 사용하여 코드를 다양한 시나리오에 맞게 조정할 수 있습니다.
자세한 내용은 별칭 관리를 참조하세요.
함수
컬렉션 생성 시 Milvus가 필드를 파생하도록 함수를 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 전체 텍스트 검색 기능은 사용자 정의 함수를 사용하여 특정 바차 필드에서 스파스 벡터 필드를 도출합니다. 전체 텍스트 검색에 대한 자세한 내용은 전체 텍스트 검색을 참조하세요.
일관성 수준
분산 데이터베이스 시스템은 일반적으로 일관성 수준을 사용하여 데이터 노드와 복제본 간의 데이터 동일성을 정의합니다. 컬렉션을 만들거나 컬렉션 내에서 유사성 검색을 수행할 때 별도의 일관성 수준을 설정할 수 있습니다. 적용 가능한 일관성 수준은 강함, 제한된 유효성, 세션 및 최종입니다.
이러한 일관성 수준에 대한 자세한 내용은 일관성 수준을 참조하세요.
제한
컬렉션에 대한 제한 및 제한 사항은 제한 및 제한을 참조하세요.
