Carregar e libertar
O carregamento de uma coleção é o pré-requisito para a realização de pesquisas e consultas por semelhança nas colecções. Esta página centra-se nos procedimentos de carregamento e libertação de uma coleção.
Carregar coleção
Quando se carrega uma coleção, o Milvus carrega os arquivos de índice e os dados brutos de todos os campos na memória para uma resposta rápida às pesquisas e consultas. As entidades inseridas após o carregamento de uma coleção são automaticamente indexadas e carregadas.
Os trechos de código a seguir demonstram como carregar uma coleção.
from pymilvus import MilvusClient
client = MilvusClient(
uri="http://localhost:19530",
token="root:Milvus"
)
# 7. Load the collection
client.load_collection(
collection_name="customized_setup_1"
)
res = client.get_load_state(
collection_name="customized_setup_1"
)
print(res)
# Output
#
# {
# "state": "<LoadState: Loaded>"
# }
import io.milvus.v2.service.collection.request.LoadCollectionReq;
import io.milvus.v2.service.collection.request.GetLoadStateReq;
import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;
String CLUSTER_ENDPOINT = "http://localhost:19530";
String TOKEN = "root:Milvus";
// 1. Connect to Milvus server
ConnectConfig connectConfig = ConnectConfig.builder()
.uri(CLUSTER_ENDPOINT)
.token(TOKEN)
.build();
MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(connectConfig);
// 6. Load the collection
LoadCollectionReq loadCollectionReq = LoadCollectionReq.builder()
.collectionName("customized_setup_1")
.build();
client.loadCollection(loadCollectionReq);
// 7. Get load state of the collection
GetLoadStateReq loadStateReq = GetLoadStateReq.builder()
.collectionName("customized_setup_1")
.build();
Boolean res = client.getLoadState(loadStateReq);
System.out.println(res);
// Output:
// true
import { MilvusClient, DataType } from "@zilliz/milvus2-sdk-node";
const address = "http://localhost:19530";
const token = "root:Milvus";
const client = new MilvusClient({address, token});
// 7. Load the collection
res = await client.loadCollection({
collection_name: "customized_setup_1"
})
console.log(res.error_code)
// Output
//
// Success
//
res = await client.getLoadState({
collection_name: "customized_setup_1"
})
console.log(res.state)
// Output
//
// LoadStateLoaded
//
import (
"context"
"fmt"
"log"
"github.com/milvus-io/milvus/client/v2"
)
defer cli.Close(ctx)
loadTask, err := cli.LoadCollection(ctx, client.NewLoadCollectionOption("customized_setup_1"))
if err != nil {
// handle error
}
// sync wait collection to be loaded
err = loadTask.Await(ctx)
if err != nil {
// handle error
}
export CLUSTER_ENDPOINT="http://localhost:19530"
export TOKEN="root:Milvus"
curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/collections/load" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
"collectionName": "customized_setup_1"
}'
# {
# "code": 0,
# "data": {}
# }
curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/collections/get_load_state" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
"collectionName": "customized_setup_1"
}'
# {
# "code": 0,
# "data": {
# "loadProgress": 100,
# "loadState": "LoadStateLoaded",
# "message": ""
# }
# }
Carregar campos específicos
Milvus pode carregar apenas os campos envolvidos em pesquisas e consultas, reduzindo o uso de memória e melhorando o desempenho da pesquisa.
O trecho de código a seguir assume que você criou uma coleção chamada customized_setup_2, e que há dois campos chamados my_id e my_vector na coleção.
client.load_collection(
collection_name="customized_setup_1",
# highlight-next-line
load_fields=["my_id", "my_vector"] # Load only the specified fields
skip_load_dynamic_field=True # Skip loading the dynamic field
)
res = client.get_load_state(
collection_name="customized_setup_1"
)
print(res)
# Output
#
# {
# "state": "<LoadState: Loaded>"
# }
// 6. Load the collection
LoadCollectionReq loadCollectionReq = LoadCollectionReq.builder()
.collectionName("customized_setup_1")
.loadFields(Arrays.asList("my_id", "my_vector"))
.build();
client.loadCollection(loadCollectionReq);
// 7. Get load state of the collection
GetLoadStateReq loadStateReq = GetLoadStateReq.builder()
.collectionName("customized_setup_1")
.build();
Boolean res = client.getLoadState(loadStateReq);
System.out.println(res);
await client.load_collection({
collection_name: "customized_setup_1",
load_fields: ["my_id", "my_vector"], // Load only the specified fields
skip_load_dynamic_field: true //Skip loading the dynamic field
});
const loadState = client.getCollectionLoadState({
collection_name: "customized_setup_1",
})
console.log(loadState);
import (
"context"
"fmt"
"log"
"github.com/milvus-io/milvus/client/v2"
)
ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
defer cancel()
loadTask, err := cli.LoadCollection(ctx, client.NewLoadCollectionOption("customized_setup_1").
WithLoadFields("my_id", "my_vector"))
if err != nil {
// handle error
}
// sync wait collection to be loaded
err = loadTask.Await(ctx)
if err != nil {
// handle error
}
# REST 缺失
Se você optar por carregar campos específicos, vale a pena observar que apenas os campos incluídos em load_fields
podem ser usados como filtros e campos de saída em pesquisas e consultas. Deve sempre incluir os nomes do campo primário e pelo menos um campo vetorial em load_fields
.
Também é possível usar skip_load_dynamic_field
para determinar se o campo dinâmico deve ser carregado. O campo dinâmico é um campo JSON reservado denominado $meta e guarda todos os campos não definidos pelo esquema e os respectivos valores em pares de valores chave. Ao carregar o campo dinâmico, todas as chaves nos campos são carregadas e estão disponíveis para filtragem e saída. Se todas as chaves do campo dinâmico não estiverem envolvidas na filtragem e saída de metadados, defina skip_load_dynamic_field
como True
.
Para carregar mais campos após o carregamento da coleção, é necessário liberar a coleção primeiro para evitar possíveis erros causados por alterações de índice.
Liberar coleção
As pesquisas e consultas são operações que consomem muita memória. Para economizar custos, é aconselhável liberar as coleções que não estão em uso no momento.
O seguinte trecho de código demonstra como liberar uma coleção.
# 8. Release the collection
client.release_collection(
collection_name="custom_quick_setup"
)
res = client.get_load_state(
collection_name="custom_quick_setup"
)
print(res)
# Output
#
# {
# "state": "<LoadState: NotLoad>"
# }
import io.milvus.v2.service.collection.request.ReleaseCollectionReq;
// 8. Release the collection
ReleaseCollectionReq releaseCollectionReq = ReleaseCollectionReq.builder()
.collectionName("custom_quick_setup")
.build();
client.releaseCollection(releaseCollectionReq);
GetLoadStateReq loadStateReq = GetLoadStateReq.builder()
.collectionName("custom_quick_setup")
.build();
Boolean res = client.getLoadState(loadStateReq);
System.out.println(res);
// Output:
// false
// 8. Release the collection
res = await client.releaseCollection({
collection_name: "custom_quick_setup"
})
console.log(res.error_code)
// Output
//
// Success
//
res = await client.getLoadState({
collection_name: "custom_quick_setup"
})
console.log(res.state)
// Output
//
// LoadStateNotLoad
//
import (
"context"
"github.com/milvus-io/milvus/client/v2"
)
err := cli.ReleaseCollection(ctx, client.NewReleaseCollectionOption("custom_quick_setup"))
if err != nil {
// handle error
}
export CLUSTER_ENDPOINT="http://localhost:19530"
export TOKEN="root:Milvus"
curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/collections/release" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
"collectionName": "custom_quick_setup"
}'
# {
# "code": 0,
# "data": {}
# }
curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/collections/get_load_state" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
"collectionName": "custom_quick_setup"
}'
# {
# "code": 0,
# "data": {
# "loadProgress": 0,
# "loadState": "LoadStateNotLoaded",
# "message": ""
# }
# }