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get_collection_stats()

この操作は、特定のコレクションで収集された統計情報を一覧表示します。

Notes

このメソッドは、専用のサービングクラスターとオンデマンドコンピュートに適用されます。

  • サービングクラスター内のコレクションの場合は、クラスターエンドポイントを使用して MilvusClient を作成してください。

    • Free & Serverless

      https://{cluster-id}.serverless.{region}.vectordb.zillizcloud.com

    • Dedicated

      https://{cluster-id}.{region}.vectordb.zillizcloud.com:19530

  • オンデマンドコンピュート内のコレクションの場合は、プロジェクトエンドポイントを使用して MilvusClient を作成してください。

    https://{project-id}.{region}.api.zillizcloud.com

リクエスト構文​

python
get_collection_stats(
    collection_name: str,
    timeout: Optional[float] = None,
    **kwargs,
) -> Dict

パラメーター:

  • collection_name (str) -

    [REQUIRED]

    コレクションの名前です。

  • timeout (Optional[float]) -

    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、いずれかのレスポンスが返されるか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。

  • **kwargs -

    将来の拡張性のための追加のキーワード引数です。

戻り値の型:

dict

戻り値:

指定されたコレクションで収集された統計情報を含む辞書です。

python
{
    'row_count': 0
}
Note

行数が挿入されたエンティティ数と一致しないのはなぜですか？

挿入したデータは、最終的に保存される前に処理を経ます。最初に、データはデータストリームとして到着します。次に、エンティティとしてセグメントに保存されます。Milvus は、セグメントが上限に達して sealed になるまで、ストリーム内のデータを保存するために適切な growing セグメントを選択します。

ただし、ストリームデータが含まれないため、表示される行数は挿入されたレコード数と一致しない場合があることに注意してください。

例​

python
from pymilvus import MilvusClient

client = MilvusClient(uri="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT")

stats = client.get_collection_stats(
    collection_name="my_collection"
)

print(stats)
# Output: {'row_count': 100}
Ctrl I