JSON/JSON Lines ファイルからのインポート
JSON(JavaScript Object Notation)は、機械が容易に解析・生成できる軽量で人間が読みやすいデータ形式です。言語に依存せず、C 系言語のプログラマーに馴染みのある規則に従っているため、データ交換形式として最適です。
JSON Line は、各行が完全かつ有効な JSON オブジェクトであるテキスト形式で、標準的なテキストツールを使ってデータストリームを段階的に処理しやすくします。
次の表に、JSON または JSON Line ファイルのデータ例を示します。
ファイル形式 | 例 |
|---|---|
JSON (.json) | |
JSON Lines (.ndjson, .jsonl) | |
生データを JSON ファイルとして準備するには、BulkWriter ツール の使用をお勧めします。次の図は、生データを JSON ファイルにマッピングする方法を示しています。

-
AutoID を有効にするかどうか
id フィールドはコレクションのプライマリフィールドとして機能します。プライマリフィールドを自動インクリメントにするには、スキーマで AutoID を有効にします。この場合、ソースデータの各行から id フィールドを除外する必要があります。
-
動的フィールドを有効にするかどうか
対象のコレクションで動的フィールドが有効になっている場合、事前定義されたスキーマに含まれないフィールドを保存する必要があるときは、書き込み時に $meta 列を指定し、対応するキーと値のデータを渡します。
-
大文字と小文字の区別
辞書キーとコレクションのフィールド名は大文字と小文字が区別されます。データ内の辞書キーが、対象コレクションのフィールド名と完全に一致していることを確認してください。対象コレクションに id という名前のフィールドがある場合、各エンティティの辞書には id. という名前のキーが必要です。ID または Id を使用するとエラーになります。
ディレクトリ構造
データを JSON または JSON Lines ファイルとして準備する場合は、以下のツリー図に示すように、すべてのファイルをソースデータフォルダーに直接配置してください。
├── json-folder
│ ├── 1.json
│ └── 2.json
データのインポート
データの準備ができたら、以下のいずれかの方法で Zilliz Cloud コレクションにインポートできます。
ファイルサイズが比較的小さい場合は、フォルダーまたは複数パスの方法を使用して、すべてを一括でインポートすることをお勧めします。この方法では、インポート処理中に内部的な最適化が行われるため、その後のリソース消費を抑えるのに役立ちます。
Milvus SDK を使用して Zilliz Cloud コンソール上でデータをインポートすることもできます。詳細については、データのインポート(コンソール) および データのインポート(SDK) を参照してください。
複数のパスからファイルをインポート(推奨)
複数のパスからファイルをインポートする場合は、各 JSON ファイルのパスを個別のリストに含め、次のコード例のように、それらのリストをすべて上位レベルのリストにまとめます。
curl --request POST \
--url "https://api.cloud.zilliz.com/v2/vectordb/jobs/import/create" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
"clusterId": "inxx-xxxxxxxxxxxxxxx",
"collectionName": "medium_articles",
"partitionName": "",
"objectUrls": [
["s3://bucket-name/json-folder-1/1.json"],
["s3://bucket-name/json-folder-2/1.json"],
["s3://bucket-name/json-folder-3/"]
],
"accessKey": "",
"secretKey": ""
}'
フォルダーからファイルをインポート
ソースフォルダーにインポート対象のファイルが含まれている場合は、次のようにリクエストにソースフォルダーを含めることができます。
curl --request POST \
--url "https://api.cloud.zilliz.com/v2/vectordb/jobs/import/create" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
"clusterId": "inxx-xxxxxxxxxxxxxxx",
"collectionName": "medium_articles",
"partitionName": "",
"objectUrls": [
["s3://bucket-name/json-folder/"]
],
"accessKey": "",
"secretKey": ""
}'
フォルダーに複数の形式のファイルが含まれている場合、リクエストは失敗します。
単一ファイルをインポート
準備したデータファイルが単一の JSON ファイルである場合は、次のコード例に示すようにインポートします。
curl --request POST \
--url "https://api.cloud.zilliz.com/v2/vectordb/jobs/import/create" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
"clusterId": "inxx-xxxxxxxxxxxxxxx",
"collectionName": "medium_articles",
"partitionName": "",
"objectUrls": [
["s3://bucket-name/json-folder/1.json"]
],
"accessKey": "",
"secretKey": ""
}'
ストレージパス
Zilliz Cloud は、お使いのクラウドストレージからのデータインポートをサポートしています。以下の表に、データファイルに使用できるストレージパスを示します。
| クラウド | クイック例 |
|---|---|
| AWS S3 | s3://bucket-name/json-folder/ s3://bucket-name/json-folder/data.json |
| Google Cloud Storage | gs://bucket-name/json-folder/ gs://bucket-name/json-folder/data.json |
| Azure Bolb | https://myaccount.blob.core.windows.net/bucket-name/json-folder/ https://myaccount.blob.core.windows.net/bucket-name/json-folder/data.json |
制限事項
ローカルの JSON ファイルまたはクラウドストレージ上の JSON ファイルからデータをインポートする際には、いくつか守るべき制限事項があります。
有効な JSON ファイルには rows というルートキーがあり、その値は辞書のリストです。各辞書は、対象コレクションのスキーマに一致するエンティティを表します。
インポート方法 | クラスタープラン | インポートごとの最大ファイル数 | 最大ファイルサイズ | 最大合計インポートサイズ |
|---|---|---|---|---|
ローカルファイルから | すべてのプラン | 1 ファイル | 1 GB | 1 GB |
オブジェクトストレージから | Free | 1,000 ファイル | 1 GB | 1 GB |
Serverless & Dedicated | 1,000 ファイル | 10 GB | 1 TB |
データファイルの準備 を参照して自分でデータを再構築するか、BulkWriter ツール を使用してソースデータファイルを生成することもできます。上の図のスキーマに基づいて準備されたサンプルデータをダウンロードするには、ここをクリックしてください。