如何通过HTTP API插入或更新Doc

本文介绍如何通过HTTP API向Collection中插入或更新Doc。


说明

  1. 若调用本接口时Doc Id已存在,则等同于更新Doc;Doc Id不存在,则等同于插入Doc

  2. 若调用本接口时不指定Doc Id,则等同于插入Doc,DashVector会自动生成Doc Id,并在返回结果中携带id信息。

前提条件

Method与URL

HTTP

POST https://{Endpoint}/v1/collections/{CollectionName}/docs/upsert

使用示例

说明

  1. 需要使用您的api-key替换示例中的YOUR_API_KEY、您的Cluster Endpoint替换示例中的YOUR_CLUSTER_ENDPOINT,代码才能正常运行。

  2. 本示例需要参考新建Collection-使用示例提前创建好名称为quickstart的Collection

插入或更新Doc

Shell

curl -XPOST \
  -H 'dashvector-auth-token: YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
  "docs": [{"id": "1", "vector": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]}]
  }' https://YOUR_CLUSTER_ENDPOINT/v1/collections/quickstart/docs/upsert

# example output:
# {"request_id":"1b8b4ada-1148-49ce-82e3-f7f521bb6f3b","code":0,"message":"Success","output":[{"doc_op":"insert","id":"1","code":0,"message":""}]}

插入或更新不带有Id的Doc

Shell

curl -XPOST \
  -H 'dashvector-auth-token: YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
  "docs": [{"vector": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]}]
  }' https://YOUR_CLUSTER_ENDPOINT/v1/collections/quickstart/docs/upsert

# example output:
# {"request_id":"9c3f2441-c47b-43a0-bb84-127ff6a88711","code":0,"message":"Success","output":[{"doc_op":"insert","id":"6176745980928","code":0,"message":""}]}

插入或更新带有Fields的Doc

Shell

curl -XPOST \
  -H 'dashvector-auth-token: YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "docs": [
      {
      	"id": "2", 
        "vector": [0.2, 0.3, 0.4, 0.5], 
        "fields": 
          {
            "age": 70, 
            "name": "zhangshan",
            "anykey1": "str-value",
            "anykey2": 1,
            "anykey3": true,
            "anykey4": 3.1415926
          }
      }
    ]
   }' https://YOUR_CLUSTER_ENDPOINT/v1/collections/quickstart/docs/upsert

# example output:
# {"request_id":"e1467d91-f4fd-4944-9ec0-1634de426db1","code":0,"message":"Success","output":[{"doc_op":"insert","id":"2","code":0,"message":""}]}

批量插入或更新Doc

Shell

curl -XPOST \
  -H 'dashvector-auth-token: YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{ 
    "docs": [ 
      {"id": "3", "vector": [0.3, 0.4, 0.5, 0.6]},
      {"id": "4", "vector": [0.4, 0.5, 0.6, 0.7], "fields": {"age": 20, "name": "zhangsan"}},
      {"id": "5", "vector": [0.5, 0.6, 0.7, 0.8], "fields": {"anykey": "anyvalue"}}
    ]
   }' https://YOUR_CLUSTER_ENDPOINT/v1/collections/quickstart/docs/upsert

# example output:
# {"request_id":"113d221b-ec79-4fde-b546-58db5154e49d","code":0,"message":"Success","output":[{"doc_op":"insert","id":"3","code":0,"message":""},{"doc_op":"insert","id":"4","code":0,"message":""},{"doc_op":"insert","id":"5","code":0,"message":""}]}

插入或更新带有Sparse Vector的Doc

Shell

curl -XPOST \
  -H 'dashvector-auth-token: YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "docs": [
      {"id": "6", "vector": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4], "sparse_vector":{"1":0.4, "10000":0.6, "222222":0.8}}
    ]
   }' https://YOUR_CLUSTER_ENDPOINT/v1/collections/quickstart/docs/upsert

# example output:
# {"request_id":"c401e51d-430e-4c49-9d07-c944ec94de7b","code":0,"message":"Success","output":[{"doc_op":"insert","id":"6","code":0,"message":""}]}

入参描述

|-----------------------|--------------|--------|--------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 参数 | Location | 类型 | 必填 | 说明 |
| {Endpoint} | path | str | 是 | Cluster的Endpoint,可在控制台Cluster详情中查看 |
| {CollectionName} | path | str | 是 | Collection名称 |
| dashvector-auth-token | header | str | 是 | api-key |
| docs | body | array | 是 | 待更新或插入的Doc列表 |
| partition | body | str | 否 | Partition名称 |

出参描述

|------------|--------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------|
| 字段 | 类型 | 描述 | 示例 |
| code | int | 返回值,参考返回状态码说明 | 0 |
| message | str | 返回消息 | success |
| request_id | str | 请求唯一id | 19215409-ea66-4db9-8764-26ce2eb5bb99 |
| output | array | 返回插入或更新Doc的结果,DocOpResult列表 | |
| usage | map | 对Serverless实例(按量付费)集合的Doc插入或更新请求,成功后返回实际消耗的写请求单元数 | { Usage: { write_units: 4 } } |

相关推荐
web130933203987 分钟前
flume对kafka中数据的导入导出、datax对mysql数据库数据的抽取
数据库·kafka·flume
张声录18 分钟前
【ETCD】【实操篇(二十)】浅谈etcd集群管理的艺术:从两阶段配置到灾难恢复的设计原则
数据库·etcd
qq_2546744111 分钟前
数据仓库和数据湖 数据仓库和数据库
数据库·数据仓库
看星猩的柴狗19 分钟前
机器学习-高斯混合模型
人工智能·机器学习
--FGC--34 分钟前
【第2篇】 Python与数据库基础
数据库·python·oracle
散一世繁华,颠半世琉璃35 分钟前
SpringBoot揭秘:URL与HTTP方法如何定位到Controller
spring boot·后端·http
web135085886351 小时前
9. 大数据集群(PySpark)+Hive+MySQL+PyEcharts+Flask:信用贷款风险分析与预测
大数据·hive·mysql
Y.O.U..1 小时前
Mysq学习-Mysql查询(4)
数据库·学习·mysql
power-辰南1 小时前
机器学习之数据分析及特征工程详细分析过程
人工智能·python·机器学习·大模型·特征
少说多想勤做1 小时前
【前沿 热点 顶会】AAAI 2025中与目标检测有关的论文
人工智能·深度学习·神经网络·目标检测·计算机视觉·目标跟踪·aaai