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Collection の作成

schema、index パラメータ、metric type、作成時にロードするかどうかを定義して collection を作成できます。このページでは、collection をゼロから作成する方法を紹介します。

📘注意

強力なデータ分離が必要で、管理するテナント数が少ない場合は、各テナントごとに個別の collection を作成できます。

ただし、作成できる collection の最大数は、プロジェクトプランと cluster のデプロイオプションに応じて 16,384 までです。したがって、大規模なマルチテナンシーでは、ユースケースに応じて、partition ベースまたは partition-key ベースのマルチテナンシーなどの代替戦略の使用を検討してください。詳細については、マルチテナンシーの実装を参照してください。

Overview​

collection は、固定された列と可変の行を持つ二次元テーブルです。各列は field を表し、各行は entity を表します。このような構造化データ管理を実現するには schema が必要です。挿入するすべての entity は、schema で定義された制約を満たしている必要があります。

schema、index パラメータ、metric type、作成時にロードするかどうかなど、collection のあらゆる要素を決定して、要件に完全に適合する collection を作成できます。

collection を作成するには、以下が必要です。

Schema の作成​

schema は collection のデータ構造を定義します。collection を作成する際は、要件に基づいて schema を設計する必要があります。詳細については、Schema Explained を参照してください。

以下のコードスニペットでは、動的 field を有効にし、my_id、my_vector、my_varchar という 3 つの必須 field を持つ schema を作成します。

📘注意

任意の scalar field にデフォルト値を設定し、nullable にすることができます。詳細については、Nullable & Default を参照してください。

python
# 3. Create a collection in customized setup mode
from pymilvus import MilvusClient, DataType

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

# 3.1. Create schema
schema = MilvusClient.create_schema(
    auto_id=False,
    enable_dynamic_field=True,
)

# 3.2. Add fields to schema
schema.add_field(field_name="my_id", datatype=DataType.INT64, is_primary=True)
schema.add_field(field_name="my_vector", datatype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=5)
schema.add_field(field_name="my_varchar", datatype=DataType.VARCHAR, max_length=512)

（任意）Index パラメータの設定​

特定の field に index を作成すると、その field に対する検索が高速化されます。index は、collection 内の entity の順序を記録します。以下のコードスニペットに示すように、metric_type と index_type を使用して、Zilliz Cloud が field に index を作成する適切な方法と、vector 埋め込み間の類似度を測定する方法を選択できます。

Zilliz Cloud では、すべての vector field の index type として AUTOINDEX を使用でき、必要に応じて COSINE、L2、IP のいずれかを metric type として使用できます。

上記のコードスニペットに示したように、vector field には index type と metric type の両方を設定し、scalar field には index type のみを設定する必要があります。vector field では index は必須であり、フィルタ条件で頻繁に使用される scalar field にも index を作成することが推奨されます。

詳細については、Indexes を参照してください。

python
# 3.3. Prepare index parameters
index_params = client.prepare_index_params()

# 3.4. Add indexes
index_params.add_index(
    field_name="my_id",
    index_type="AUTOINDEX"
)

index_params.add_index(
    field_name="my_vector", 
    index_type="AUTOINDEX",
    metric_type="COSINE"
)

Collection の作成​

index パラメータ付きで collection を作成した場合、Zilliz Cloud は作成時に自動的に collection をロードします。この場合、index パラメータで指定されたすべての field に index が作成されます。

以下のコードスニペットは、index パラメータ付きで collection を作成し、そのロード状態を確認する方法を示しています。

python
# 3.5. Create a collection with the index loaded simultaneously
client.create_collection(
    collection_name="customized_setup_1",
    schema=schema,
    index_params=index_params
)

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

print(res)

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

index パラメータなしで collection を作成し、その後で追加することもできます。この場合、Zilliz Cloud は collection 作成時にその collection をロードしません。既存の collection に対して index を作成する方法の詳細については、AUTOINDEX Explained を参照してください。

以下のコードスニペットは、index なしで collection を作成する方法を示しており、collection のロード状態は作成時に未ロードのままになります。

python
# 3.6. Create a collection and index it separately
client.create_collection(
    collection_name="customized_setup_2",
    schema=schema,
)

res = client.get_load_state(
    collection_name="customized_setup_2"
)

print(res)

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

Collection プロパティの設定​

作成する collection には、サービスに適合するようプロパティを設定できます。適用可能なプロパティは以下のとおりです。

Shard 数の設定​

Shard は collection の水平方向の分割単位であり、各 shard は 1 つのデータ入力チャネルに対応します。デフォルトでは、すべての collection には 1 つの shard があります。collection の作成時に shard 数を指定することで、データ量やワークロードにより適した構成にできます。

一般的なガイドラインとして、shard 数を設定する際は次の点を考慮してください。

  • データサイズ: 一般的な方法として、2 億 entities ごとに 1 つの shard を設定します。総データサイズに基づいて見積もることもでき、たとえば挿入予定のデータ 100 GB ごとに 1 つの shard を追加します。

次のコードスニペットは、collection の作成時に shard 数を設定する方法を示しています。

python
# With shard number
client.create_collection(
    collection_name="customized_setup_3",
    schema=schema,
    num_shards=1
)

mmap の有効化​

Zilliz Cloud では、デフォルトですべての collection で mmap が有効になっており、フィールドの生データを完全に読み込むのではなく、Zilliz Cloud がそれらをメモリにマップできるようになっています。これにより、メモリ使用量が削減され、collection の容量が増加します。mmap の詳細については、Use mmap を参照してください。

python
# With mmap
client.create_collection(
    collection_name="customized_setup_4",
    schema=schema,
    enable_mmap=False
)

Collection TTL の設定​

collection 内のデータを一定期間後に削除する必要がある場合は、Time-To-Live (TTL) を秒単位で設定することを検討してください。TTL が期限切れになると、Zilliz Cloud は collection 内の entities を削除します。この削除は非同期で行われるため、削除が完了するまでの間も search と query は引き続き実行できます。

次のコードスニペットでは、TTL を 1 日（86400 秒）に設定しています。TTL は最低でも数日に設定することを推奨します。

python
# With TTL
client.create_collection(
    collection_name="customized_setup_5",
    schema=schema,
    properties={
        "collection.ttl.seconds": 86400
    }
)

Consistency Level の設定​

collection の作成時に、その collection 内での search と query の consistency level を設定できます。特定の search または query の実行時に collection の consistency level を変更することもできます。

python
# With consistency level
client.create_collection(
    collection_name="customized_setup_6",
    schema=schema,
    # highlight-next
    consistency_level="Bounded",
)

consistency level の詳細については、Consistency Level を参照してください。

Dynamic Field の有効化​

collection の dynamic field は、&#36;meta という名前の予約済み JavaScript Object Notation (JSON) フィールドです。このフィールドを有効にすると、Zilliz Cloud は各 entity に含まれる schema で定義されていないすべてのフィールドとその値を、この予約済みフィールドにキーと値のペアとして保存します。

dynamic field の使用方法の詳細については、Dynamic Field を参照してください。

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