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ロード&リリース

コレクションのロードは、コレクション内の類似検索やクエリを実行するための前提条件です。このページでは、コレクションのロードとリリースの手順に焦点を当てています。

ロードコレクション

コレクションをロードすると、Zilliz Cloudはインデックスファイルとすべてのフィールドの生データをメモリにロードし、検索やクエリに迅速に応答します。コレクションのロード後に挿入されたエンティティは自動的にインデックス化され、ロードされます。

次のコードスニペットは、コレクションを読み込む方法を示しています。

Python

from pymilvus import MilvusClient

client = MilvusClient(
    uri="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
    token="YOUR_CLUSTER_TOKEN"
)

# 7. Load the collection
client.load_collection(
    collection_name="customized_setup_1"
)

res = client.get_load_state(
    collection_name="customized_setup_1"
)

print(res)

# Output
#
# {
#     "state": "<LoadState: Loaded>"
# }

Java

import io.milvus.v2.service.collection.request.LoadCollectionReq;
import io.milvus.v2.service.collection.request.GetLoadStateReq;
import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;

String CLUSTER_ENDPOINT = "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT";
String TOKEN = "YOUR_CLUSTER_TOKEN";

// 1. Connect to Milvus server
ConnectConfig connectConfig = ConnectConfig.builder()
        .uri(CLUSTER_ENDPOINT)
        .token(TOKEN)
        .build();

MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(connectConfig);

// 6. Load the collection
LoadCollectionReq loadCollectionReq = LoadCollectionReq.builder()
        .collectionName("customized_setup_1")
        .build();

client.loadCollection(loadCollectionReq);

// 7. Get load state of the collection
GetLoadStateReq loadStateReq = GetLoadStateReq.builder()
        .collectionName("customized_setup_1")
        .build();

Boolean res = client.getLoadState(loadStateReq);
System.out.println(res);

// Output:
// true

NodeJS

import { MilvusClient, DataType } from "@zilliz/milvus2-sdk-node";

const address = "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT";
const token = "YOUR_CLUSTER_TOKEN";
const client = new MilvusClient({address, token});

// 7. Load the collection
res = await client.loadCollection({
    collection_name: "customized_setup_1"
})

console.log(res.error_code)

// Output
// 
// Success
// 

res = await client.getLoadState({
    collection_name: "customized_setup_1"
})

console.log(res.state)

// Output
// 
// LoadStateLoaded
// 

Go

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "github.com/milvus-io/milvus/client/v2/milvusclient"
)

loadTask, err := cli.LoadCollection(ctx, milvusclient.NewLoadCollectionOption("customized_setup_1"))
if err != nil {
    // handle error
}

// sync wait collection to be loaded
err = loadTask.Await(ctx)
if err != nil {
    // handle error
}

cURL

export CLUSTER_ENDPOINT="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT"
export TOKEN="YOUR_CLUSTER_TOKEN"

curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/collections/load" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "collectionName": "customized_setup_1"
}'

# {
#     "code": 0,
#     "data": {}
# }

curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/collections/get_load_state" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "collectionName": "customized_setup_1"
}'

# {
#     "code": 0,
#     "data": {
#         "loadProgress": 100,
#         "loadState": "LoadStateLoaded",
#         "message": ""
#     }
# }

特定のフィールドをロード

Zilliz Cloudは、検索やクエリに関係するフィールドのみを読み込むことができ、メモリ使用量を減らし、検索パフォーマンスを向上させることができます。

📘ノート

部分コレクションの読み込みは現在ベータ版であり、本番環境での使用は推奨されていません。

次のコードスニペットは、customised_setup_2という名前のコレクションを作成し、コレクションにmy_idとmy_vectorという2つのフィールドがあることを前提としています。

Python

client.load_collection(
    collection_name="customized_setup_1",
    load_fields=["my_id", "my_vector"] # Load only the specified fields
    skip_load_dynamic_field=True # Skip loading the dynamic field
)

res = client.get_load_state(
    collection_name="customized_setup_1"
)

print(res)

# Output
#
# {
#     "state": "<LoadState: Loaded>"
# }

Java

// 6. Load the collection
LoadCollectionReq loadCollectionReq = LoadCollectionReq.builder()
        .collectionName("customized_setup_1")
        .loadFields(Arrays.asList("my_id", "my_vector"))
        .build();

client.loadCollection(loadCollectionReq);

// 7. Get load state of the collection
GetLoadStateReq loadStateReq = GetLoadStateReq.builder()
        .collectionName("customized_setup_1")
        .build();

Boolean res = client.getLoadState(loadStateReq);
System.out.println(res);

NodeJS

await client.load_collection({
  collection_name: "customized_setup_1",
  load_fields: ["my_id", "my_vector"], // Load only the specified fields
  skip_load_dynamic_field: true //Skip loading the dynamic field
});

const loadState = client.getCollectionLoadState({
    collection_name: "customized_setup_1",
})

console.log(loadState);

Go

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "github.com/milvus-io/milvus/client/v2"
)

ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
defer cancel()

loadTask, err := cli.LoadCollection(ctx, client.NewLoadCollectionOption("customized_setup_1").
    WithLoadFields("my_id", "my_vector"))
if err != nil {
    // handle error
}

// sync wait collection to be loaded
err = loadTask.Await(ctx)
if err != nil {
    // handle error
}

cURL

# REST 缺失

特定のフィールドをロードすることを選択した場合、load_fieldsに含まれるフィールドのみが検索やクエリのフィルタや出力フィールドとして使用できることに注意してください。load_fieldsには常にプライマリフィールドと少なくとも1つのベクトルフィールドの名前を含める必要があります。

また、skip_load_dynamic_fieldを使用して、動的フィールドをロードするかどうかを決定することもできます。動的フィールドは**$meta**という名前の予約済みJSONフィールドで、スキーマ定義されていないすべてのフィールドとその値をキーと値のペアで保存します。動的フィールドをロードすると、フィールド内のすべてのキーがロードされ、フィルタリングと出力に使用できます。動的フィールド内のすべてのキーがメタデータのフィルタリングと出力に関与していない場合は、skip_load_dynamic_fieldをTrueに設定します。

コレクションの読み込み後にさらに多くのフィールドを読み込むには、インデックスの変更によってエラーが発生する可能性があるため、最初にコレクションを解放する必要があります。

リリースコレクション

検索とクエリはメモリを大量に消費する操作です。コストを節約するために、現在使用されていないコレクションを解放することをお勧めします。

次のコードスニペットは、コレクションをリリースする方法を示しています。

Python

# 8. Release the collection
client.release_collection(
    collection_name="custom_quick_setup"
)

res = client.get_load_state(
    collection_name="custom_quick_setup"
)

print(res)

# Output
#
# {
#     "state": "<LoadState: NotLoad>"
# }

Java

import io.milvus.v2.service.collection.request.ReleaseCollectionReq;

// 8. Release the collection
ReleaseCollectionReq releaseCollectionReq = ReleaseCollectionReq.builder()
        .collectionName("custom_quick_setup")
        .build();

client.releaseCollection(releaseCollectionReq);

GetLoadStateReq loadStateReq = GetLoadStateReq.builder()
        .collectionName("custom_quick_setup")
        .build();
Boolean res = client.getLoadState(loadStateReq);
System.out.println(res);

// Output:
// false

NodeJS

// 8. Release the collection
res = await client.releaseCollection({
    collection_name: "custom_quick_setup"
})

console.log(res.error_code)

// Output
// 
// Success
// 

res = await client.getLoadState({
    collection_name: "custom_quick_setup"
})

console.log(res.state)

// Output
// 
// LoadStateNotLoad
// 

Go

import (
    "context"

    "github.com/milvus-io/milvus/client/v2/milvusclient"
)

err := cli.ReleaseCollection(ctx, milvusclient.NewReleaseCollectionOption("custom_quick_setup"))
if err != nil {
    // handle error
}

cURL

export CLUSTER_ENDPOINT="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT"
export TOKEN="YOUR_CLUSTER_TOKEN"

curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/collections/release" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "collectionName": "custom_quick_setup"
}'

# {
#     "code": 0,
#     "data": {}
# }

curl --request POST \
--url "${CLUSTER_ENDPOINT}/v2/vectordb/collections/get_load_state" \
--header "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
--header "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "collectionName": "custom_quick_setup"
}'

# {
#     "code": 0,
#     "data": {
#         "loadProgress": 0,
#         "loadState": "LoadStateNotLoaded",
#         "message": ""
#     }
# }