模式比對

在基於代理的搜尋應用中，向量搜尋與 grep 風格的模式比對往往相輔相成。向量搜尋會檢索出語義相關的實體，而模式比對則透過精確的字串結構（例如錯誤代碼、日誌前綴、電子郵件網域、URL 路徑或識別碼）來縮小搜尋結果範圍。

在 Milvus 中，您可以透過標量篩選器來表達這些模式限制：使用LIKE 進行簡單的萬用字元匹配，以及使用=~ 或!~ 進行RE2正規表達式匹配。您可以將這些篩選器與query 、search 或混合搜尋結合使用。

模式匹配表達式需寫入 `filter ` 參數中。例如，以下查詢會匹配包含如 `E1001` 此類錯誤代碼的日誌訊息：

from pymilvus import MilvusClient

client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530")

res = client.query(
    collection_name="log_events",
    filter='message =~ "E[0-9]{4}"',
    output_fields=["message", "severity"],
)

本頁面的範例著重於指派給 `filter` 的表達式。您可以在接受標量篩選器的 Milvus 操作中使用相同的篩選表達式語法，例如 `query`、`search` 以及混合搜尋。

支援的欄位類型

模式比對僅適用於字串值。

目標	LIKE	正規表達式=~ /!~	備註
VARCHAR 欄位	是	是	字串欄位進行模式比對的典型目標。
JSON 路徑，其VARCHAR 已轉換為指定類型	是	是	若要進行正向匹配，JSON 路徑值必須為字串。若您為加速目的在 JSON 路徑上建立索引，請設定json_cast_type="varchar" 。
ARRAY<VARCHAR> 元素	是	是	根據索引匹配特定元素，例如tags[0] 。模式匹配不會掃描所有元素；它僅適用於指定索引處的元素。
數值、布林值、向量、TEXT 或其他非VARCHAR 目標	否	否	模式匹配僅適用於VARCHAR 值、解析後為字串的JSON路徑，或具索引的ARRAY<VARCHAR> 元素。

選擇 LIKE 或正規表達式

請選擇能最簡潔地表達所需模式的運算子。

若需進行字串精確比對，建議您使用 `== ` 而非模式比對。僅當篩選條件需要比對特定模式時，才應使用 `LIKE ` 或正規表達式。

需求	建議運算子	範例	說明
字串完全相等	==	status == "active"	與字串「active 」完全相等。
簡單前綴匹配	LIKE	name LIKE "Prod%"	匹配以Prod 開頭的字串。
簡單後綴匹配	LIKE	filename LIKE "%.json"	匹配以.json 結尾的字串。
簡單包含匹配	LIKE	description LIKE "%vector database%"	匹配字串中任何位置包含vector database 的值。
匹配結構化代碼或固定長度模式	=~	code =~ "E[0-9]{4}"	匹配那些區分大小寫且包含E 後接四位數字的字串，例如E1001 。
不區分大小寫的模式比對	=~ 使用(?i)	message =~ "(?i)error"	匹配error 、ERROR 或其他大小寫變體。
排除符合正規表達式模式的值	!~	message !~ "^DEBUG"	排除以DEBUG 開頭的字串。

使用LIKE 進行簡單的萬用字元比對。當模式需要字元類別、重複、選擇（例如error|failed ）、錨點或不區分大小寫的比對時，請使用正規表達式。

使用 LIKE

LIKE 運算子用於對字串值進行簡單的萬用字元比對。它僅支援以下萬用字元：

通配符	說明
%	匹配零個或多個字元。
_	匹配恰好一個字元。

常見的 LIKE 模式

使用% 和_ 的位置來控制固定文字在匹配字串中的出現位置。

需求	模式	篩選範例
以前綴開頭	Prod%	filter = 'name LIKE "Prod%"'
以後綴結尾	%.json	filter = 'filename LIKE "%.json"'
包含子字串	%vector%	filter = 'description LIKE "%vector%"'
匹配固定位置上的單一字元	AB_%	filter = 'code LIKE "AB_%"'

LIKE 匹配行為

請使用LIKE 進行前綴、後綴、包含以及固定位置單一字元匹配。LIKE 不支援字元類別（例如[0-9] ）、選擇關係（例如error|failed ）、重複次數（例如{4} ）、錨點（例如^ 或$ ），亦不支援不區分大小寫的標誌（例如(?i) ）。若需使用這些模式，請改用正規表達式。

若需進行完全字串相等比對，請使用== 。僅當篩選條件需要通配符匹配時，才使用LIKE 。

在 LIKE 模式中對通配符進行轉義

在LIKE 模式中，% 匹配零個或多個字元，而_ 則匹配精確一個字元。若要精確匹配% 、_ 或\ 這些字面值，請使用反斜線 (\) 對字元進行轉義：

• name LIKE r"\%" 會匹配字面值% 。
• name LIKE r"\_%" 匹配以字面值_ 開頭的值。
• name LIKE r"\\%" 匹配以字面值反斜線開頭的值。

原始字串字面值（寫法為r"..." 或r'...' ）會在 Milvus 篩選器表達式中保留反斜線的原始形式。建議在LIKE 以及包含反斜線的正規表達式中使用此格式。若未使用原始字串，一般字串字面值在評估模式前仍會處理轉義序列，因此可能需要更多反斜線。

使用正規表達式Compatible with Milvus 3.0.x

當模式需要正則表達式功能（例如字元類別、重複、選擇、錨點或不區分大小寫的匹配）時，請使用正則表達式篩選器。Milvus 會將RE2正則表達式套用至字串值。

=~ 或!~ 的右側必須為字串文字。

運算子	含義	範例
=~	匹配符合正規表達式模式的值。	filter = 'message =~ "E[0-9]{4}"'
!~	排除符合正規表達式模式的值。	filter = 'message !~ "^DEBUG"'

使用原始字串文字

對於包含反斜線的正規表達式模式，建議使用原始字串文字。在以r"..." 或r'...' 形式寫入的原始字串中，反斜線會原樣傳遞給正規表達式引擎。這可避免一般字串文字所需的額外轉義。

例如：

filter = 'message =~ r"\d{4}-\d{2}-\d{2}"'

這會匹配包含類似日期的字串，例如2026-07-01 。

若未使用原始字串，一般字串文字會在評估正規表達式模式之前先處理轉義序列，因此像\d 、\s 這樣的模式，或是包含轉義字元字面值的字串，可能需要額外的反斜線。

常見的正規表達式模式

以下範例在 Milvus 篩選器表達式中使用常見的 RE2 語法。如需完整的正規表達式語法，請參閱RE2 語法參考。

需求	模式	篩選範例
包含字面文字	error	filter = 'message =~ "error"'
以前綴開頭	^ERR	filter = 'code =~ "^ERR"'
以後綴結尾	\.json$	filter = 'filename =~ "\\.json$"'
匹配一串數字	[0-9]+	filter = 'message =~ "[0-9]+"'
匹配固定數量的數字	[0-9]{4}	filter = 'code =~ "[0-9]{4}"'
匹配電子郵件網域	@example\.com$	filter = 'email =~ "@example\\.com$"'
不區分大小寫	(?i)error	filter = 'message =~ "(?i)error"'
匹配完整字串	^prod-[0-9]+$	filter = 'name =~ "^prod-[0-9]+$"'

若要匹配多個單字中的任一個，請使用| 進行選擇：

filter = 'message =~ "error|failed|timeout"'

若要字面匹配正則表達式元字元，請在正則表達式模式中對其進行轉義。例如，若要匹配字面上的點（正則表達式中的 `\. `），請在 Python 篩選器字串中寫作 `\\. `：

filter = 'email =~ "@gmail\\.com$"'

注意：Milvus 的正規表達式篩選器遵循 RE2 語法。若正規表達式模式使用了 RE2 不支援的語法，或因其他原因而無效，Milvus 將拒絕該篩選器表達式。有關正規表達式元字元、標誌及匹配行為的詳細資訊，請參閱RE2 語法參考。

匹配行為

子字串匹配

Milvus 的正規表達式比對採用子字串語義。模式無需與整個欄位值完全匹配。例如，以下篩選器會同時匹配E1001 和failed with E1001 after retry ：

filter = 'message =~ "E[0-9]{4}"'

若要匹配整個欄位值，請使用^ 和$ 錨點：

# Match only values that are exactly E followed by four digits
filter = 'code =~ "^E[0-9]{4}$"'

可為空的 VARCHAR 欄位

正規表達式篩選器不會匹配 null 值。這同時適用於=~ 和!~ 。若要排除某個正規表達式模式但保留 null 值，請明確加入OR field IS NULL ：

filter = 'message !~ "^DEBUG" OR message IS NULL'

JSON 路徑

對於 JSON 路徑，當路徑缺失、為 null 或解析為非字串值時，正規表達式篩選器的行為會有所不同：

篩選器	是否包含缺失／null／非字串值？	備註
json_field["path"] =~ "pattern"	否	僅匹配符合正規表達式模式的字串值。
json_field["path"] !~ "pattern"	是	回傳路徑為缺失、null、非字串，或不符合正規表達式模式之字串的實體。

利用索引加速模式比對

Milvus 支援多種適用於字串欄位的索引類型，可與LIKE 以及針對VARCHAR 欄位或 JSON 字串路徑的正規表達式篩選器搭配使用，例如NGRAM 、STL_SORT 、INVERTED 及BITMAP 。模式比對雖可在無索引的情況下運作，但建立索引可提升大型資料集的處理效能。

索引的效能取決於模式表達式、Milvus 能否提取固定的字面子字串，以及目標欄位的基數與分佈。前綴式模式（例如name LIKE "Prod%" ）所適用的索引策略，可能與中綴或後綴模式（例如description LIKE "%vector%" 或filename LIKE "%.json" ）有所不同。

請將下表作為起點，然後根據您自己的工作負載進行效能測試：

模式或資料特性	應考慮的索引	備註
包含固定的字面值子字串，例如message =~ "error.*timeout" 或message LIKE "%database%"	NGRAM	當 Milvus 能從模式中提取有意義的字面值子字串時，此設定會有所幫助。詳細資訊請參閱NGRAM。
前綴、精確或等值類型的字串篩選器，特別適用於基數較低至中等的欄位	STL_SORT、INVERTED ，或BITMAP	當欄位具有重複值，或篩選條件接近完全匹配時，此方法可能更為有效。詳情請參閱STL_SORT、INVERTED 及BITMAP。
不含固定字面值的正規表達式模式，或以字元類別、短標記或萬用字元為主的模式	在依賴索引加速之前請先進行效能測試	這些模式可能僅提供有限的索引選擇性，並可能退而採用更廣泛的掃描。