メインコンテンツまでスキップ

外部データレイク検索のクイックスタート

外部データレイク検索では、コンピューティングリソースを継続的に稼働させることなく、外部ストレージ内のデータまたは Zilliz Cloud にインポートされたデータにゼロコピーでアクセスして、大規模なデータセットを検索できます。外部ボリュームまたはインポートしたファイルからコレクションを作成し、プロジェクトのデータプレーンエンドポイントを介してインデックスを構築してメタデータを更新し、検索またはクエリのワークロードを実行する必要がある場合にのみオンデマンドクラスターを起動できます。

その手順は以下の通りです。

事前準備​

  • ストレージ統合を作成します。

    ストレージ統合は、アクセス認証情報とともにデータの場所を記録するプロファイルです。ストレージ統合を設定するには、AWS S3、Google GCS、または Azure ストレージ統合を作成する手順に従い、ストレージ統合 ID を取得します。

  • 外部ボリュームを作成します。

    外部ボリュームは、ストレージ統合内のパスです。生データがそのパス上にあることを確認してください。同じストレージ統合から複数の外部ボリュームを作成できます。外部ボリュームを作成するには、外部ボリューム を参照してください。

ステップ 1: プロジェクトエンドポイントに接続する​

データベースを操作する前に、プロジェクトエンドポイントに接続します。Zilliz Cloud コンソールでオンデマンドコンピューティングを有効にすると、クイックスタートページでプロジェクトエンドポイントを取得できます。

Notes

外部コレクションの操作では、認証に API キー が必要です。このフローでは、username:password 認証はサポートされていません。

python
# connect to database
client = MilvusClient(
    # a project-specific on-demand compute endpoint
    uri="https://{project-id}.{region}.api.zillizcloud.com",
    token="YOUR_API_KEY"
)

ステップ 2: （オプション）データベースを作成する​

Zilliz Cloud にはデフォルトのデータベースが付属しています。デフォルトのデータベースを使用する場合は、このステップをスキップしてください。次のようにデータベースを作成することもできます。

python
client.create_database(
    db_name="my_database"
)

ステップ 3: 外部コレクションを作成する​

データベースの準備ができたら、その中に外部コレクションを作成できます。外部コレクションは、その列を指定したデータファイルにマッピングし、そのコレクションでの検索用にオンデマンドコンピューティングリソースをアタッチします。

管理対象コレクションでは生データをコレクションにインポートする必要がありますが、外部コレクションは、1 秒未満の更新操作によって生データからメタデータを生成します。

次の例は、コレクションフィールドとデータファイルの間のマッピング関係を設定する方法を示しています。スキーマを作成するときは、ボリュームパスとデータ形式を指定します。このクイックスタートでは Iceberg テーブルを使用します。サポートされているデータソースと形式の完全なリストについては、サポートされているデータソースと形式 を参照してください。

python
from pymilvus import MilvusClient, DataType

schema = MilvusClient.create_schema(
    external_source='volume://my_volume/iceberg/metadata/00001-xxx.metadata.json',
    external_spec='{"format": "iceberg-table", "snapshot_id": "1234567890123456789"}'
)

schema.add_field(
    field_name="vector",
    datatype=DataType.FLOAT_VECTOR,
    dim=1536,
    # highlight-next
    external_field="embedding" # field name in the external data file
)

schema.add_field(
    field_name="product_id",
    datatype=DataType.VARCHAR,
    max_length=32,
    nullable=True,
    # highlight-next
    external_field="product_id"
)

schema.add_field(
    field_name="title",
    datatype=DataType.VARCHAR,
    max_length=512,
    nullable=True,
    # highlight-next
    external_field="title"
)

schema.add_field(
    field_name="main_category",
    datatype=DataType.VARCHAR,
    max_length=64,
    nullable=True,
    # highlight-next
    external_field="main_category"
)

schema.add_field(
    field_name="price",
    datatype=DataType.DOUBLE,
    nullable=True,
    # highlight-next
    external_field="price"
)

schema.add_field(
    field_name="average_rating",
    datatype=DataType.DOUBLE,
    nullable=True,
    # highlight-next
    external_field="average_rating"
)

schema.add_field(
    field_name="rating_number",
    datatype=DataType.INT64,
    nullable=True,
    # highlight-next
    external_field="rating_number"
)

次に、上記のスキーマを使用してコレクションを作成できます。デフォルトのデータベースを使用する場合は、db_name パラメーターを安全に省略できます。

python
client.use_database(
    db_name="my_database"
)

# create the collection
client.create_collection(
    collection_name="my_collection",
    schema=schema
)

ステップ 4: インデックスを作成し、コレクションを更新する​

外部データベースでは、管理対象コレクションの場合と同じようにインデックスを作成できます。すべてのベクトルフィールドにインデックスを作成する必要があり、高速なメタデータフィルタリングのために一部のスカラーフィールドにインデックスを作成することを選択できます。ただし、インデックスを構築するには refresh を呼び出す必要があります。

python
index_params = client.prepare_index_params()

# Add indexes
index_params.add_index(
    field_name="vector",
    index_type="AUTOINDEX",
    metric_type="COSINE"
)

index_params.add_index(
    field_name="main_category", 
    index_type="AUTOINDEX"
)

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

次に、外部コレクションを更新します。externalSource と externalSpec を省略してコレクションスキーマを再利用するか、両方を指定して新しいソースからコレクションスキーマを更新できます。

python
# refresh the external database
job_id = client.refresh_external_collection(
    collection_name="my_collection"
)

次に、進捗監視の呼び出しをラップし、更新操作の進捗を追跡するループを作成できます。

python
progress = client.get_refresh_external_collection_progress(job_id=job_id)

ステップ 5: オンデマンドクラスターを作成する​

外部コレクションの準備ができたら、オンデマンド検索のためにそれをオンデマンドクラスターにアタッチする必要があります。次のコマンドはクラスターを作成し、その ID を返します。

bash
export CONTROL_PLANE_ENDPOINT="https://api.cloud.zilliz.com"

curl --request POST \
--url "${CONTROL_PLANE_ENDPOINT}/v2/clusters/createOnDemandCluster" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "projectId": "proj-xxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
    "regionId": "aws-us-west-2",
    "clusterName": "my-on-demand",
    "cuSize": 8,
    "autoSuspend": 60
}'

# inxx-xxxxxxxxxxxxx

デフォルトでは、クラスターは最後のリクエストから 60 秒後に自動的に一時停止します。ユースケースに適した値に設定できます。

ステップ 6: 検索を実行する​

検索、クエリ、またはハイブリッド検索を実行する必要がある場合は、セッションを介して前のステップで作成したオンデマンドクラスターにアタッチできます。

python
session = client.session(
    cluster_id="inxx-xxxxxxxxxxxxx"
)

# 1536-dimensional vector
query_vector = [0.3580376395471989, -0.6023495712049978, 0.18414012509913835, -0.26286205330961354, ..., 0.9029438446296592]
res = session.search(
    db_name="my_database",
    collection_name="my_collection",
    anns_field="vector",
    data=[query_vector],
    limit=3,
    output_fields=["product_id", "title", "main_category", "price", "average_rating", "rating_number"]
)

その後、データを探索して最も価値のあるサブセットを見つけることができます。次に、サービングクラスターに接続し、データをインポートして本番環境で提供できます。

このページは役に立ちましたか？
Ctrl I