milvus数据库-查询

与向量相似性搜索不同，向量查询通过基于布尔表达式的标量过滤来检索向量。Milvus支持许多标量字段中的数据类型和各种布尔表达式。布尔表达式过滤标量字段或主键字段，并检索与过滤器匹配的所有结果。

一、单次查询

1.加载集合

2.执行查询

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# 使用集合对象的 query 方法来执行查询操作
res = collection.query(
    expr="book_id in [2,4,6,8]",  # 查询表达式，筛选满足条件的文档
    offset=0,  # 结果的偏移量，从结果中的第一个文档开始返回
    limit=10,  # 返回结果的最大数量
    output_fields=["book_id", "book_intro"]  # 指定要从查询结果中检索的字段
)

3.检查输出

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sorted_res = sorted(res, key=lambda k: k['book_id'])
sorted_res

4.统计实体

在执行查询时，将输出字段设置为count(*)，就会返回检索到的实体数量。此时禁用limit

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res = collection.query(
  # filter entities whose ID is in the specified list
  expr="book_id in [2,4,6,8]", 
  output_fields = ["count(*)"],
)

print(res)
print(res[0])

二、查询时使用迭代器

1.使用迭代器查询

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expr = "600 <= num_pages <= 700"

output_fields=[bookID, authors]

limit = 5

query_iterator = collection.query_iterator(expr, output_fields, limit)

while True:
    # turn to the next page
    res = query_iterator.next()
    if len(res) == 0:
        print("query iteration finished, close")
        # close the iterator
        query_iterator.close()
        break
    for i in range(len(res)):
        print(res[i])

2.使用迭代器搜索

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vectors_to_search = rng.random((SEARCH_NQ, DIM))

search_params = {
    "metric_type": "L2",
    "params": {"nprobe": 10, "radius": 1.0},
}

search_iterator = collection.search_iterator(
    vectors_to_search,
    search_params,
    limit=5,
    output_fields=[bookID, authors]
)
                                             
while True:
    # turn to the next page
    res = search_iterator.next()
    if len(res[0]) == 0:
        print("search iteration finished, close")
        # close the iterator
        search_iterator.close()
        break
    for i in range(len(res[0])):
        print(res[0][i])