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append_row()

この操作は、単一行のデータを内部バッファに追加します。バッファサイズが設定されたチャンクサイズを超えると、バッファは自動的にローカルファイルにフラッシュされ、リモート volume にアップロードされます。

リクエスト構文​

python
VolumeBulkWriter.append_row(
    row: Dict[str, Any],
    **kwargs
)

パラメータ:

  • row (Dict[str, Any]) -

    [必須]

    単一行のデータを表す辞書です。キーは collection schema で定義されたフィールド名と一致している必要があり、値は対応するフィールド型に準拠している必要があります。

戻り値の型:

None

このメソッドは値を返しません。

例外:

  • MilvusException

    行データが collection schema に対する検証に失敗した場合に発生します（例: 型の不一致、必須フィールドの欠落、vector 次元の不一致）。

例​

python
from pymilvus.bulk_writer.volume_bulk_writer import VolumeBulkWriter
from pymilvus import CollectionSchema, FieldSchema, DataType

fields = [
    FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=False),
    FieldSchema(name="vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128),
]
schema = CollectionSchema(fields, "example_collection")

writer = VolumeBulkWriter(
    schema=schema,
    remote_path="/data/bulk_import",
    cloud_endpoint="https://your-cloud-endpoint.zillizcloud.com",
    api_key="your-api-key",
    volume_name="my-volume",
)

# Append a single row
writer.append_row({
    "id": 1,
    "vector": [0.1] * 128,
})

# Append multiple rows
for i in range(1000):
    writer.append_row({
        "id": i,
        "vector": [0.1] * 128,
    })
Ctrl I