upsert()

この操作は、新しいレコードをデータベースに挿入するか、既存のレコードを更新します。

Notes

upsert はデータレベルの操作で、指定したフィールドがコレクション内にすでに存在する場合は既存のエンティティを上書きし、指定した値がまだ存在しない場合は新しいエンティティを挿入します。

Request Syntax

python
upsert(
    data: List | pandas.DataFrame | Dict, 
    partition_name: str | None, 
    timeout: float, 
)

PARAMETERS:

data (list | dict | pandas.DataFrame) -

[REQUIRED]

現在のコレクションに挿入するデータです。

挿入するデータは、現在のコレクションのスキーマと一致している必要があります。データは次のように整理できます。

列のリスト

各列は、その列内のすべてのエンティティの値のリストです。

python
data = [
    [0,1,2,3,4],                         # id
    [                                    # vector
        [0.1,0.2,-0.3,-0.4,0.5],
        [0.3,-0.1,-0.2,-0.6,0.7],
        [-0.6,-0.3,0.2,0.8,0.7],
        [0.6,0.2,-0.3,-0.8,0.5],
        [0.3,0.1,-0.2,-0.6,-0.7],
    ],
]

pandas.DataFrame

このページの Example セクションに示されているように、任意の方法でデータフレームを作成できます。

python
data = pd.DataFrame({
    "id": [5,6,7,8,9],
    "vector": [
        [0.1,0.2,-0.3,-0.4,0.5],
        [0.3,-0.1,-0.2,-0.6,0.7],
        [-0.6,-0.3,0.2,0.8,0.7],
        [0.6,0.2,-0.3,-0.8,0.5],
        [0.3,0.1,-0.2,-0.6,-0.7],
    ]
})

行のリスト、または単一の行

各行は、1 つのエンティティを表す辞書です。

python
data = [
    {"id": 10, "vector": [0.1,0.2,-0.3,-0.4,0.5]},
    {"id": 11, "vector": [0.3,-0.1,-0.2,-0.6,0.7]},
    {"id": 12, "vector": [-0.6,-0.3,0.2,0.8,0.7]},
    {"id": 13, "vector": [0.6,0.2,-0.3,-0.8,0.5]},
    {"id": 14, "vector": [0.3,0.1,-0.2,-0.6,-0.7]},
]

# or 

data = {"id": 15, "vector": [0.3,0.1,-0.2,-0.6,-0.7]},

partition_name (string | None) -

現在のコレクション内のパーティションの名前です。

指定した場合、データは指定されたパーティションに挿入されます。
timeout (float | None)

この操作のタイムアウト時間です。これを None に設定すると、何らかの応答が到着するか、何らかのエラーが発生した時点でこの操作はタイムアウトします。

RETURN TYPE:

MutationResult

RETURNS:

以下のフィールドを含む MutationResult オブジェクトを返します。

insert_count (int)

挿入されたエンティティの数です。
delete_count (int)

削除されたエンティティの数です。
upsert_count (int)

upsert されたエンティティの数です。
succ_count (int)

この操作中に正常に実行された回数です。
succ_index (list)

0 から始まるインデックス番号のリストで、それぞれが成功した操作を示します。
err_count (int)

この操作中に失敗した実行回数です。
err_index (list)

0 から始まるインデックス番号のリストで、それぞれが失敗した操作を示します。
primary_keys (list)

挿入されたエンティティの主キーのリストです。
timestamp (int)

この操作が完了した時点のタイムスタンプです。

EXCEPTIONS:

MilvusException

この操作中に何らかのエラーが発生した場合に、この例外が発生します。

Examples

python
from pymilvus import Collection, CollectionSchema, FieldSchema, DataType

schema = CollectionSchema([
    FieldSchema("id", DataType.INT64, is_primary=True),
    FieldSchema("vector", DataType.FLOAT_VECTOR, dim=5)
])

# Create a collection
collection = Collection(
    name="test_collection",
    schema=schema
)

# Upsert a list of columns
res = collection.upsert(
    data=[
        [0,1,2,3,4],                         # id
        [                                    # vector
            [0.1,0.2,-0.3,-0.4,0.5],
            [0.3,-0.1,-0.2,-0.6,0.7],
            [-0.6,-0.3,0.2,0.8,0.7],
            [0.6,0.2,-0.3,-0.8,0.5],
            [0.3,0.1,-0.2,-0.6,-0.7],
        ],
    ]
)

# Upsert a data frame
import pandas as pd

res = collection.upsert(
    data=pd.DataFrame({
        "id": [5,6,7,8,9],
        "vector": [
            [0.1,0.2,-0.3,-0.4,0.5],
            [0.3,-0.1,-0.2,-0.6,0.7],
            [-0.6,-0.3,0.2,0.8,0.7],
            [0.6,0.2,-0.3,-0.8,0.5],
            [0.3,0.1,-0.2,-0.6,-0.7],
        ]
    })
)

# Upsert a list of dictionaries
res = collection.upsert(
    data=[
        {"id": 10, "vector": [0.1,0.2,-0.3,-0.4,0.5]},
        {"id": 11, "vector": [0.3,-0.1,-0.2,-0.6,0.7]},
        {"id": 12, "vector": [-0.6,-0.3,0.2,0.8,0.7]},
        {"id": 13, "vector": [0.6,0.2,-0.3,-0.8,0.5]},
        {"id": 14, "vector": [0.3,0.1,-0.2,-0.6,-0.7]},
    ]
)

# Upsert a dictionary
res = collection.upsert(
    data={"id": 16, "vector": [0.3,0.1,-0.2,-0.6,-0.7]},
)

次の操作は insert() に関連しています。

Request Syntax​

Examples​

Related operations​

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Examples

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