管理Collections

快速创建Collection

您可以通过指定Collection的名称和向量维度来快速创建Collection。

from pymilvus import MilvusClient

# 创建Milvus Client。
client = MilvusClient(
    uri="http://c-xxxx.milvus.aliyuncs.com:19530",  # Milvus实例的公网地址。
    token="<yourUsername>:<yourPassword>",  # 登录Milvus实例的用户名和密码。
    db_name="default"  # 待连接的数据库名称，本文示例为默认的default。
)

# 创建名称为milvus_collection的Collection。
client.create_collection(
    collection_name="milvus_collection",
    dimension=5
)

res = client.get_load_state(
    collection_name="milvus_collection"
)
# 返回Collection当前的加载状态。
print(res)

运行此代码可创建一个仅含有两个字段“id”（主键）和“vector”（向量字段）的Collection，同时默认启用“auto_id”和“enable_dynamic_field”属性。

• auto_id: 当启用此属性后，系统将自动为每条记录分配一个自增的主键值，无需手动设置主键。

• enable_dynamic_field: 启用此属性后，除已定义的“id”和“vector”字段外，其他任意新字段都会被视为动态字段，并以键值对形式存储于名为$meta的特殊字段中。这一特性允许插入尚未定义的新字段。

通过上述设置，可以在不预先定义所有字段的情况下，灵活地插入和管理数据。

自定义创建Collection

自定义创建Collection时，您可以根据需要指定schema和index参数。

from pymilvus import MilvusClient, DataType, time

# 创建Milvus Client。
client = MilvusClient(
    uri="http://c-xxxx.milvus.aliyuncs.com:19530",  # Milvus实例的公网地址。
    token="<yourUsername>:<yourPassword>",  # 登录Milvus实例的用户名和密码。
    db_name="default"  # 待连接的数据库名称，本文示例为默认的default。
)

# 创建Schema。
schema = MilvusClient.create_schema(
    auto_id=False,  # 禁用ID自动生成。
    enable_dynamic_field=True,  # 支持动态字段。
)

# 添加schema字段
# 添加名为test_id的字段，数据类型为INT64，表示一个整数类型的主键字段。
schema.add_field(field_name="test_id", datatype=DataType.INT64, is_primary=True)
# 添加名为test_vector的字段，数据类型为FLOAT_VECTOR，dim（维度）为768。
schema.add_field(field_name="test_vector", datatype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=768)

# 定义index参数。
index_params = client.prepare_index_params()

# 添加index参数。
index_params.add_index(
    field_name="test_id",  # 设置索引名称。
    index_type="STL_SORT"  # 设置索引类型。
)


index_params.add_index(
    field_name="test_vector",  # 设置索引名称。
    index_type="IVF_SQ8",      # 设置索引类型。
    metric_type="L2",          # 设置度量类型，例如L2。
    params={"nlist": 128}
)
# 创建collection时加载index。
client.create_collection(
    collection_name="milvus_collection",  # 创建名称为milvus_collection的Collection。
    schema=schema,
    index_params=index_params
)

time.sleep(5)

res = client.get_load_state(
    collection_name="milvus_collection"
)

print(res)

您也可以将collection和index分开创建，代码示例如下所示。

# 创建名称为milvus_collection1的Collection。
client.create_collection(
    collection_name="milvus_collection1",
    schema=schema,
)
# 查询milvus_collection1的加载状态。
res = client.get_load_state(
    collection_name="milvus_collection1"
)

print(res)
# 为milvus_collection1创建索引。
client.create_index(
    collection_name="milvus_collection1",
    index_params=index_params
)
# 查询创建索引后milvus_collection1的加载状态。
res = client.get_load_state(
    collection_name="milvus_collection1"
)

print(res)