Milvus（15）：插入和删除

1 插入实体

Collections 中的实体是指共享同一组字段的数据记录。每条数据记录中的字段值构成一个实体。本页介绍如何在 Collections 中插入实体。

1.1 实体概述

在 Milvus 中，实体指的是Collections 中共享相同Schema 的数据记录，行中每个字段的数据构成一个实体。因此，同一 Collections 中的实体具有相同的属性（如字段名称、数据类型和其他约束）。

将实体插入 Collections 时，要插入的实体只有包含 Schema 中定义的所有字段才能成功添加。插入的实体将按插入顺序进入名为**_default**的分区。如果存在某个分区，也可以通过在插入请求中指定分区名称，将实体插入该分区。

Milvus 还支持动态字段，以保持 Collections 的可扩展性。启用动态字段后，你可以在 Collections 中插入 Schema 中未定义的字段。这些字段和值将作为键值对存储在名为**$meta** 的保留字段中。

1.2 将实体插入 Collections

在插入数据之前，需要根据 Schema 将数据组织到字典列表中，每个字典代表一个实体，并包含 Schema 中定义的所有字段。如果 Collections 启用了动态字段，每个字典还可以包含 Schema 中未定义的字段。

本节将向以快速设置方式创建的 Collection 中插入实体。以这种方式创建的 Collection 只有两个字段，分别名为id 和向量。此外，该 Collections 启用了动态字段，因此示例代码中的 Entities 包含一个名为color的字段，该字段在 Schema 中未定义。

python 复制代码

from pymilvus import MilvusClient

client = MilvusClient(
    uri="http://localhost:19530",
    token="root:Milvus"
)

data=[
    {"id": 0, "vector": [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592], "color": "pink_8682"},
    {"id": 1, "vector": [0.19886812562848388, 0.06023560599112088, 0.6976963061752597, 0.2614474506242501, 0.838729485096104], "color": "red_7025"},
    {"id": 2, "vector": [0.43742130801983836, -0.5597502546264526, 0.6457887650909682, 0.7894058910881185, 0.20785793220625592], "color": "orange_6781"},
    {"id": 3, "vector": [0.3172005263489739, 0.9719044792798428, -0.36981146090600725, -0.4860894583077995, 0.95791889146345], "color": "pink_9298"},
    {"id": 4, "vector": [0.4452349528804562, -0.8757026943054742, 0.8220779437047674, 0.46406290649483184, 0.30337481143159106], "color": "red_4794"},
    {"id": 5, "vector": [0.985825131989184, -0.8144651566660419, 0.6299267002202009, 0.1206906911183383, -0.1446277761879955], "color": "yellow_4222"},
    {"id": 6, "vector": [0.8371977790571115, -0.015764369584852833, -0.31062937026679327, -0.562666951622192, -0.8984947637863987], "color": "red_9392"},
    {"id": 7, "vector": [-0.33445148015177995, -0.2567135004164067, 0.8987539745369246, 0.9402995886420709, 0.5378064918413052], "color": "grey_8510"},
    {"id": 8, "vector": [0.39524717779832685, 0.4000257286739164, -0.5890507376891594, -0.8650502298996872, -0.6140360785406336], "color": "white_9381"},
    {"id": 9, "vector": [0.5718280481994695, 0.24070317428066512, -0.3737913482606834, -0.06726932177492717, -0.6980531615588608], "color": "purple_4976"}
]

res = client.insert(
    collection_name="quick_setup",
    data=data
)

print(res)

# Output
# {'insert_count': 10, 'ids': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}

1.3 将实体插入分区

您还可以将实体插入指定的分区。以下代码片段假定您的 Collections 中有一个名为PartitionA的分区。

python 复制代码

data=[
    {"id": 10, "vector": [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, 0.9029438446296592], "color": "pink_8682"},
    {"id": 11, "vector": [0.19886812562848388, 0.06023560599112088, 0.6976963061752597, 0.2614474506242501, 0.838729485096104], "color": "red_7025"},
    {"id": 12, "vector": [0.43742130801983836, -0.5597502546264526, 0.6457887650909682, 0.7894058910881185, 0.20785793220625592], "color": "orange_6781"},
    {"id": 13, "vector": [0.3172005263489739, 0.9719044792798428, -0.36981146090600725, -0.4860894583077995, 0.95791889146345], "color": "pink_9298"},
    {"id": 14, "vector": [0.4452349528804562, -0.8757026943054742, 0.8220779437047674, 0.46406290649483184, 0.30337481143159106], "color": "red_4794"},
    {"id": 15, "vector": [0.985825131989184, -0.8144651566660419, 0.6299267002202009, 0.1206906911183383, -0.1446277761879955], "color": "yellow_4222"},
    {"id": 16, "vector": [0.8371977790571115, -0.015764369584852833, -0.31062937026679327, -0.562666951622192, -0.8984947637863987], "color": "red_9392"},
    {"id": 17, "vector": [-0.33445148015177995, -0.2567135004164067, 0.8987539745369246, 0.9402995886420709, 0.5378064918413052], "color": "grey_8510"},
    {"id": 18, "vector": [0.39524717779832685, 0.4000257286739164, -0.5890507376891594, -0.8650502298996872, -0.6140360785406336], "color": "white_9381"},
    {"id": 19, "vector": [0.5718280481994695, 0.24070317428066512, -0.3737913482606834, -0.06726932177492717, -0.6980531615588608], "color": "purple_4976"}
]

res = client.insert(
    collection_name="quick_setup",
    # highlight-next-line
    partition_name="partitionA",
    data=data
)

print(res)

# Output
# {'insert_count': 10, 'ids': [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]}

2 更新实体

Upsert 操作结合了更新和插入数据的操作。Milvus 通过检查主键是否存在来决定执行更新还是插入操作。本节将介绍如何 Upsert 实体，以及在不同情况下 Upsert 操作的具体行为。

2.1 概述

当你需要更新 Collections 中的实体或不确定是更新还是插入时，你可以尝试使用 Upsert 操作。使用该操作时，必须确保 Upsert 请求中包含的实体包含主键，否则会出错。收到 Upsert 请求后，Milvus 将执行以下流程：

检查 Collections 的主字段是否启用了 AutoId。
1. 如果是，Milvus 将用自动生成的主键替换实体中的主键，并插入数据。
2. 如果没有，Milvus 将使用实体携带的主键插入数据。
根据 Upsert 请求中包含的实体主键值执行删除操作。

2.2 在 Collections 中上插入实体

本节将把实体上载到以快速设置方式创建的 Collections 中。以这种方式创建的 Collection 只有两个字段，即id 和向量。此外，该 Collections 启用了动态字段，因此示例代码中的实体包含一个名为color的字段，该字段在 Schema 中未定义。

python 复制代码

from pymilvus import MilvusClient

client = MilvusClient(
    uri="http://localhost:19530",
    token="root:Milvus"
)

data=[
    {"id": 0, "vector": [-0.619954382375778, 0.4479436794798608, -0.17493894838751745, -0.4248030059917294, -0.8648452746018911], "color": "black_9898"},
    {"id": 1, "vector": [0.4762662251462588, -0.6942502138717026, -0.4490002642657902, -0.628696575798281, 0.9660395877041965], "color": "red_7319"},
    {"id": 2, "vector": [-0.8864122635045097, 0.9260170474445351, 0.801326976181461, 0.6383943392381306, 0.7563037341572827], "color": "white_6465"},
    {"id": 3, "vector": [0.14594326235891586, -0.3775407299900644, -0.3765479013078812, 0.20612075380355122, 0.4902678929632145], "color": "orange_7580"},
    {"id": 4, "vector": [0.4548498669607359, -0.887610217681605, 0.5655081329910452, 0.19220509387904117, 0.016513983433433577], "color": "red_3314"},
    {"id": 5, "vector": [0.11755001847051827, -0.7295149788999611, 0.2608115847524266, -0.1719167007897875, 0.7417611743754855], "color": "black_9955"},
    {"id": 6, "vector": [0.9363032158314308, 0.030699901477745373, 0.8365910312319647, 0.7823840208444011, 0.2625222076909237], "color": "yellow_2461"},
    {"id": 7, "vector": [0.0754823906014721, -0.6390658668265143, 0.5610517334334937, -0.8986261118798251, 0.9372056764266794], "color": "white_5015"},
    {"id": 8, "vector": [-0.3038434006935904, 0.1279149203380523, 0.503958664270957, -0.2622661156746988, 0.7407627307791929], "color": "purple_6414"},
    {"id": 9, "vector": [-0.7125086947677588, -0.8050968321012257, -0.32608864121785786, 0.3255654958645424, 0.26227968923834233], "color": "brown_7231"}
]

res = client.upsert(
    collection_name='quick_setup',
    data=data
)

print(res)

# Output
# {'upsert_count': 10}

2.3 在分区中倒插实体

您还可以将实体插入指定的分区。以下代码片段假定您的 Collections 中有一个名为PartitionA的分区。

python 复制代码

data=[
    {"id": 10, "vector": [0.06998888224297328, 0.8582816610326578, -0.9657938677934292, 0.6527905683627726, -0.8668460657158576], "color": "black_3651"},
    {"id": 11, "vector": [0.6060703043917468, -0.3765080534566074, -0.7710758854987239, 0.36993888322346136, 0.5507513364206531], "color": "grey_2049"},
    {"id": 12, "vector": [-0.9041813104515337, -0.9610546012461163, 0.20033003106083358, 0.11842506351635174, 0.8327356724591011], "color": "blue_6168"},
    {"id": 13, "vector": [0.3202914977909075, -0.7279137773695252, -0.04747830871620273, 0.8266053056909548, 0.8277957187455489], "color": "blue_1672"},
    {"id": 14, "vector": [0.2975811497890859, 0.2946936202691086, 0.5399463833894609, 0.8385334966677529, -0.4450543984655133], "color": "pink_1601"},
    {"id": 15, "vector": [-0.04697464305600074, -0.08509022265734134, 0.9067184632552001, -0.2281912685064822, -0.9747503428652762], "color": "yellow_9925"},
    {"id": 16, "vector": [-0.9363075919673911, -0.8153981031085669, 0.7943039120490902, -0.2093886809842529, 0.0771191335807897], "color": "orange_9872"},
    {"id": 17, "vector": [-0.050451522820639916, 0.18931572752321935, 0.7522886192190488, -0.9071793089474034, 0.6032647330692296], "color": "red_6450"},
    {"id": 18, "vector": [-0.9181544231141592, 0.6700755998126806, -0.014174674636136642, 0.6325780463623432, -0.49662222164032976], "color": "purple_7392"},
    {"id": 19, "vector": [0.11426945899602536, 0.6089190684002581, -0.5842735738352236, 0.057050610092692855, -0.035163433018196244], "color": "pink_4996"}
]

res = client.upsert(
    collection_name="quick_setup",
    data=data,
    partition_name="partitionA"
)

print(res)

# Output
# {'upsert_count': 10}

3 删除实体

您可以通过筛选条件或主键删除不再需要的实体。

3.1 通过筛选条件删除实体

批量删除共享某些属性的多个实体时，可以使用过滤表达式。下面的示例代码使用in 操作符批量删除了所有颜色字段设置为红色和紫色的实体。你也可以使用其他操作符来构建符合你要求的过滤表达式。

python 复制代码

from pymilvus import MilvusClient

client = MilvusClient(
    uri="http://localhost:19530",
    token="root:Milvus"
)

res = client.delete(
    collection_name="quick_setup",
    # highlight-next-line
    filter="color in ['red_7025', 'purple_4976]"
)

print(res)

# Output
# {'delete_count': 2}

3.2 通过主键删除实体

在大多数情况下，主键唯一标识一个实体。你可以通过在删除请求中设置实体的主键来删除实体。下面的示例代码演示了如何删除主键为18 和19 的两个实体。

python 复制代码

res = client.delete(
    collection_name="quick_setup",
    # highlight-next-line
    ids=[18, 19]
)

print(res)

# Output
# {'delete_count': 2}

3.3 从分区中删除实体

您还可以删除存储在特定分区中的实体。以下代码片段假定您的 Collection 中有一个名为PartitionA的分区。

python 复制代码

res = client.delete(
    collection_name="quick_setup",
    ids=[18, 19],
    partition_name="partitionA"
)

print(res)

# Output
# {'delete_count': 2}