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Array フィールド

ARRAY フィールドは、同じデータ型の要素を順序付きリストとして格納します。

ARRAY フィールドがデータを格納する方法の例を次に示します。

json
{
  "tags": ["pop", "rock", "classic"],
  "ratings": [5, 4, 3]
}

制限​

  • デフォルト値: ARRAY フィールドはデフォルト値をサポートしていません。ただし、nullable 属性を True に設定すると、null 値を許可できます。詳細は、Nullable & Default を参照してください。

  • データ型: ARRAY フィールド内のすべての要素は、element_type パラメータで定義される同じデータ型を共有する必要があります。element_type が VARCHAR に設定されている場合は、配列要素の max_length も指定する必要があります。element_type は任意のスカラーデータ型、JSON、および STRUCT を受け入れます。

  • 配列容量: ARRAY フィールド内の要素数は、Array の作成時に max_capacity で定義された最大容量以下である必要があります。値は 1 から 4096 の範囲内の整数である必要があります。

  • 文字列の扱い: Array フィールド内の文字列値は、意味的なエスケープや変換を行わずにそのまま格納されます。たとえば、'a"b'、"a'b"、'a\'b'、"a\"b" は入力どおりに格納されますが、'a'b' と "a"b" は無効な値と見なされます。

ARRAY フィールドを追加する​

Zilliz Cloud クラスターで ARRAY フィールドを使用するには、コレクションスキーマの作成時に関連するフィールド型を定義します。このプロセスには以下が含まれます。

  1. datatype を、サポートされている Array データ型 ARRAY に設定します。

  2. element_type パラメータを使用して、配列内の要素のデータ型を指定します。同じ配列内のすべての要素は同じデータ型である必要があります。

  3. max_capacity パラメータを使用して、配列の最大容量、つまり含めることができる要素の最大数を定義します。

ARRAY フィールドを含むコレクションスキーマを定義する方法を次に示します。

Notes

スキーマを定義する際に enable_dynamic_fields=True を設定すると、Zilliz Cloud では、事前に定義されていないスカラーフィールドを挿入できます。ただし、これによりクエリと管理が複雑になり、パフォーマンスに影響する可能性があります。詳細は、Dynamic Field を参照してください。

python
# Import necessary libraries
from pymilvus import MilvusClient, DataType

# Define server address
SERVER_ADDR = "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT"

# Create a MilvusClient instance
client = MilvusClient(uri=SERVER_ADDR)

# Define the collection schema
schema = client.create_schema(
    auto_id=False,
    enable_dynamic_fields=True,
)

# Add `tags` and `ratings` ARRAY fields with nullable=True
schema.add_field(field_name="tags", datatype=DataType.ARRAY, element_type=DataType.VARCHAR, max_capacity=10, max_length=65535, nullable=True)
schema.add_field(field_name="ratings", datatype=DataType.ARRAY, element_type=DataType.INT64, max_capacity=5, nullable=True)
schema.add_field(field_name="pk", datatype=DataType.INT64, is_primary=True)
schema.add_field(field_name="embedding", datatype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=3)

インデックスパラメータを設定する​

インデックスの作成は、検索とクエリのパフォーマンスの向上に役立ちます。Zilliz Cloud クラスターでは、ベクトルフィールドのインデックス作成は必須ですが、スカラーフィールドでは任意です。

次の例では、ベクトルフィールド embedding と ARRAY フィールド tags の両方に、AUTOINDEX インデックスタイプを使用してインデックスを作成します。このタイプを使用すると、Milvus がデータ型に基づいて最適なインデックスを自動的に選択します。

python
# Set index params
index_params = client.prepare_index_params()

# Index `tags` with AUTOINDEX
index_params.add_index(
    field_name="tags",
    index_type="AUTOINDEX",
    index_name="tags_index"
)

# Index `embedding` with AUTOINDEX and specify similarity metric type
index_params.add_index(
    field_name="embedding",
    index_type="AUTOINDEX",  # Use automatic indexing to simplify complex index settings
    metric_type="COSINE"  # Specify similarity metric type, options include L2, COSINE, or IP
)

コレクションを作成する​

スキーマとインデックスを定義したら、ARRAY フィールドを含むコレクションを作成します。

python
client.create_collection(
    collection_name="my_collection",
    schema=schema,
    index_params=index_params
)

# Load the collection into memory before performing searches and queries
client.load_collection(collection_name="my_collection")

データを挿入する​

コレクションを作成したら、ARRAY フィールドを含むデータを挿入できます。

python
# Sample data
data = [
  {
      "tags": ["pop", "rock", "classic"],
      "ratings": [5, 4, 3],
      "pk": 1,
      "embedding": [0.12, 0.34, 0.56]
  },
  {
      "tags": None,  # Entire ARRAY is null
      "ratings": [4, 5],
      "pk": 2,
      "embedding": [0.78, 0.91, 0.23]
  },
  {  # The tags field is completely missing
      "ratings": [9, 5],
      "pk": 3,
      "embedding": [0.18, 0.11, 0.23]
  }
]

client.insert(
    collection_name="my_collection",
    data=data
)
Notes

完全な配列を挿入するだけでなく、ARRAY フィールドは upsert API 上の ARRAY_APPEND および ARRAY_REMOVE 部分更新演算子もサポートしています。これらの演算子を使用すると、既存の配列の現在値を取得することなく、要素の追加や一致する要素の削除ができるため、クライアント側の read-modify-write パターンを回避できます。詳細は、Upsert array fields in merge mode を参照してください。

フィルター式を使ったクエリ​

エンティティを挿入したら、query メソッドを使用して、指定したフィルター式に一致するエンティティを取得します。

tags が null でないエンティティを取得するには、次のようにします。

python
# Query entities where `tags` is not null
filter = 'tags IS NOT NULL'

res = client.query(
    collection_name="my_collection",
    filter=filter,
    output_fields=["tags", "ratings", "pk"]
)

print(res)

ratings の最初の要素の値が 4 より大きいエンティティを取得するには、次のようにします。

python
filter = 'ratings[0] > 4'

res = client.query(
    collection_name="my_collection",
    filter=filter,
    output_fields=["tags", "ratings", "embedding"]
)

print(res)

フィルター式を使ったベクトル検索​

基本的なスカラーフィールドのフィルタリングに加えて、ベクトル類似度検索とスカラーフィールドフィルターを組み合わせることもできます。たとえば、次のコードは、ベクトル検索にスカラーフィールドフィルターを追加する方法を示しています。

python
filter = 'tags[0] == "pop"'

res = client.search(
    collection_name="my_collection",
    data=[[0.3, -0.6, 0.1]],
    limit=5,
    search_params={"params": {"nprobe": 10}},
    output_fields=["tags", "ratings", "embedding"],
    filter=filter
)

print(res)

また、Zilliz Cloud は、クエリ機能をさらに強化するために、ARRAY_CONTAINS、ARRAY_CONTAINS_ALL、ARRAY_CONTAINS_ANY、ARRAY_LENGTH などの高度な Array フィルタリング演算子をサポートしています。詳細は、ARRAY Operators を参照してください。

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