預熱Compatible with Milvus 2.6.4+

預熱功能可在區段變為可查詢之前，預先將選取的欄位或索引載入快取記憶體，以補充分層式儲存。您可以在群集、集合或個別欄位/索引層級設定預熱，允許對首次查詢延遲和資源使用進行精細控制。

為什麼要預熱

分層儲存中的懶散載入透過最初僅載入元資料來提高效率。但是，這可能會在首次查詢冷資料時造成延遲，因為所需的資料塊或索引必須從遠端儲存取得。

Warm Up可在區段初始化期間主動快取關鍵資料，從而解決這個問題。

它在下列情況下特別有用

• 某些標量索引經常用於篩選條件。

• 向量索引對搜尋效能非常重要，必須立即就緒。

• QueryNode 重新啟動或新區段載入後的冷啟動延遲是不可接受的。

相反地，對於不常被查詢的欄位或索引，不建議使用「預熱」功能。停用「預熱」功能可縮短區段載入時間，並節省快取記憶體空間，非常適合大型向量欄位或非關鍵的標量欄位。

設定等級

層級	範圍	設定方法	優先順序
欄位/索引	單一欄位或索引	SDK 方法： add_field() alter_collection_field() add_index() alter_index_properties()	最高
集合	集合中的所有欄位/索引	SDK 方法： create_collection() alter_collection_properties()	中等
群集	群集中的所有集合	milvus.yaml 配置檔案	最低 (預設)

覆寫行為：

• 如果欄位有自己的暖機設定，則該設定優先於集合層級和群集層級設定。

• 如果沒有欄位或索引層級設定，則集合層級設定適用。

• 如果欄位或索引層級或集合層級設定都不存在，則群組層級設定適用。

• 使用變更作業時，最新的變更值會生效。

在群集層級設定暖機

群集層級的暖機是在 Milvus 配置檔案milvus.yaml 中設定，並適用於群集中的所有集合。這是基線預設值。

每個目標類型支援兩種設定：

暖機設定	說明	典型情況
sync	在區段可查詢之前預先載入。載入時間會稍微增加，但第一次查詢不會產生延遲。	用於必須立即可用的效能關鍵資料，例如搜尋中使用的高頻標量索引或關鍵向量索引。
disable	跳過預載。區段變得更快可供查詢，但第一次查詢可能會觸發依需求載入。	適用於不常存取或大型資料，例如原始向量欄位或非關鍵的標量欄位。

範例 YAML：

queryNode:
  segcore:
    tieredStorage:
      warmup:
        # options: sync, disable.
        # Specifies the timing for warming up the Tiered Storage cache.
        # - `sync`: data will be loaded into the cache before a segment is considered loaded.
        # - `disable`: data will not be proactively loaded into the cache, and loaded only if needed by search/query tasks.
        # Defaults to `sync`, except for vector field which defaults to `disable`.
        scalarField: sync
        scalarIndex: sync
        vectorField: disable # cache warmup for vector field raw data is by default disabled.
        vectorIndex: sync

參數	預熱設定	說明	建議用例
scalarField	sync |disable	控制是否預先載入標量欄位資料。	僅當標量字段較小且在篩選器中經常被存取時，才使用sync 。否則，disable ，以減少載入時間。
scalarIndex	sync |disable	控制是否預先載入標量索引。	對於涉及頻繁篩選條件或範圍查詢的標量索引，請使用sync 。
vectorField	sync |disable	控制是否預先載入向量欄位資料。	一般disable ，以避免大量使用快取記憶體。僅在搜尋後必須立即擷取原始向量時，才啟用sync (例如，具有向量召回功能的相似性結果)。
vectorIndex	sync |disable	控制是否預先載入向量索引。	對於對搜尋延遲非常重要的向量索引，請使用sync 。在批次或低頻率的工作負載中，disable ，以獲得更快的分段準備。

在資料集層級設定暖機Compatible with Milvus 2.6.11+

集合層級預熱可讓您覆寫特定集合的群集預設值。當某個資料集的存取模式與群集範圍基準不同時，這將非常有用。

建立資料集時設定暖機

from pymilvus import MilvusClient

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

client.create_collection(
    collection_name="my_collection",
    schema=schema,
    properties={
        "warmup.scalarField": "sync",
        "warmup.scalarIndex": "sync",
        "warmup.vectorField": "disable",
        "warmup.vectorIndex": "sync"
    }
)

更改現有資料集中的暖機設定

您必須在呼叫load() 前變更集合屬性。更改已載入的集合會返回錯誤。對暖機設定的變更會在下次載入集合時生效。

client.alter_collection_properties(
    collection_name="my_collection",
    properties={
        "warmup.vectorIndex": "disable",
        "warmup.scalarField": "sync"
    }
)

屬性參考：

屬性	預熱設定	說明
warmup.scalarField	sync |disable	集合中所有標量欄位的預熱設定。
warmup.scalarIndex	sync |disable	集合中所有標量索引的預熱設定。
warmup.vectorField	sync |disable	集合中所有向量欄位的預熱設定。
warmup.vectorIndex	sync |disable	集合中所有向量索引的暖機設定。

在欄位層級設定暖機Compatible with Milvus 2.6.11+

欄位層級熱身提供最細緻的粒度，讓您可以控制個別欄位的熱身行為。這在特定欄位具有獨特存取模式時非常有用。

欄位層級暖機僅適用於欄位原始資料，而不適用於該欄位上的索引。若要為索引設定暖機，請使用索引層級設定。

建立欄位時設定預熱

from pymilvus import MilvusClient, DataType

schema = MilvusClient.create_schema()

schema.add_field(
    field_name="id",
    datatype=DataType.INT64,
    is_primary=True
)

schema.add_field(
    field_name="category",
    datatype=DataType.VARCHAR,
    max_length=128,
    warmup="sync"  # Preload this field at load time
)

schema.add_field(
    field_name="embedding",
    datatype=DataType.FLOAT_VECTOR,
    dim=768,
    warmup="disable"  # Do not preload vector raw data
)

更改現有欄位的預熱設定

您必須在呼叫load() 之前更改欄位設定。更改已載入集合上的欄位會返回錯誤。對暖機設定的變更會在下次載入集合時生效。

client.alter_collection_field(
    collection_name="my_collection",
    field_name="category",
    field_params={"warmup": "sync"}
)

在索引層級設定暖機Compatible with Milvus 2.6.11+

索引層級的預熱可讓您控制個別索引的預載，而不受底層欄位的預熱設定影響。

在建立索引時設定預熱

from pymilvus import MilvusClient

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

index_params = client.prepare_index_params()

index_params.add_index(
    field_name="embedding",
    index_type="HNSW",
    metric_type="COSINE",
    params={
        "M": 16,
        "efConstruction": 256,
        "warmup": "sync"  # Preload this index at load time
    }
)

index_params.add_index(
    field_name="category",
    index_type="AUTOINDEX",
    params={"warmup": "disable"}  # Do not preload this index
)

client.create_index(
    collection_name="my_collection",
    index_params=index_params
)

更改現有索引的預熱設定

您必須在呼叫load() 之前更改索引設定。更改已載入集合上的索引會返回錯誤。暖身設定的變更會在下次載入集合時生效。

client.alter_index_properties(
    collection_name="my_collection",
    index_name="embedding",
    properties={"warmup": "sync"}
)

熱身行為參考

下表總結段生命週期不同階段的暖機行為。

暖機設定	載入階段	搜尋/查詢階段	釋放階段
sync	資料載入本機儲存。目的地 (磁碟或記憶體) 取決於 mmap 設定。	查詢直接命中本機快取記憶體。	本地快取資料被清除。
disable	資料未載入本機儲存。	根據需求從物件儲存取得資料，然後根據 mmap 設定在本機快取。	本機快取資料會被清除。

與 mmap 互動：

預熱設定	啟用 mmap	資料位置
sync	true	本機磁碟 (localStorage.path/cache/...)
sync	false	本機記憶體
disable	true	首次存取時取至本機磁碟
disable	false	首次存取時取至本機記憶體

本地快取目錄結構 (當 mmap 已啟用)：

資料類型	目錄路徑
標量/向量欄位資料	localStorage.path/cache/<collection_id>/local_chunk/...
標量/向量索引檔案	localStorage.path/cache/<collection_id>/local_chunk/index_files/...

最佳做法

預熱只會影響初始載入。如果快取資料之後被驅逐，下一次查詢會依需求重新載入。

• 避免過度使用sync 。預載太多欄位會增加載入時間和快取記憶體壓力。

• 以保守的方式開始 - 只對經常存取的欄位和索引啟用「預熱」功能。

• 監控查詢延遲和快取記憶體指標，然後視需要擴大預載。

• 對於混合工作負載，將sync 應用於對效能敏感的集合，將disable 應用於以容量為導向的集合。