一、插入数据
1.准备数据
数据必须与数据库中定义的字段元数据一致，与集合的模式匹配
import random
data = [
[i for i in range(2000)],
[str(i) for i in range(2000)],
[i for i in range(10000, 12000)],
[[random.random() for _ in range(2)] for _ in range(2000)],
# use `default_value` for a field 使用空值占位一个字段
[],
# or
None,
# or just omit the field 直接省略一个字段
]
# 对于动态模式，可以灵活地增加字段和值
data.append([str("dy"*i) for i in range(2000)])
2.插入数据
连接现有的集合，可通过指定partition_name来选择将数据插入指定分区。
from pymilvus import Collection
collection = Collection("book") # Get an existing collection.
mr = collection.insert(data)
Parameter Description
data Data to insert into Milvus.
partition_name (optional) Name of the partition to insert data into.
3.flush调用
当数据被插入到Milvus中时，会被插入到段中。段必须达到一定大小才能被密封和索引。
未密封的段将被暴力搜索。为了避免这种情况，最好调用flush()。flush调用将密封任何剩余段并将它们发送到索引。
二、从文本批量插入实体
1.准备数据文件
①基于行的json文件
文件名自定义，但是根键必须是raw。实体以字典组织，key是字段名，value是字段值
提示：
不要添加不存在于目标集合中的字段，也不要漏掉目标集合模式定义的任何字段。
在每个字段中使用正确类型的值。例如，在整数字段中使用整数，在浮点字段中使用浮点数，在varchar字段中使用字符串，在向量字段中使用浮点数组。
不要在JSON文件中包含自动生成的主键。
对于二进制向量，请使用uint8数组。每个uint8值表示8个维度，值必须介于0和255之间。例如，[1, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1]是一个16维的二进制向量，应该在JSON文件中写成[128, 7]。
{
"rows":[
{"book_id": 101, "word_count": 13, "book_intro": [1.1, 1.2]},
{"book_id": 102, "word_count": 25, "book_intro": [2.1, 2.2]},
{"book_id": 103, "word_count": 7, "book_intro": [3.1, 3.2]},
{"book_id": 104, "word_count": 12, "book_intro": [4.1, 4.2]},
{"book_id": 105, "word_count": 34, "book_intro": [5.1, 5.2]}
]
}
{
"rows":[
{"book_id": 101, "word_count": 13, "book_intro": [1.1, 1.2], "book_props": {"year": 2015, "price": 23.43}},
{"book_id": 102, "word_count": 25, "book_intro": [2.1, 2.2], "book_props": {"year": 2018, "price": 15.05}},
{"book_id": 103, "word_count": 7, "book_intro": [3.1, 3.2], "book_props": {"year": 2020, "price": 36.68}},
{"book_id": 104, "word_count": 12, "book_intro": [4.1, 4.2] , "book_props": {"year": 2019, "price": 20.14}},
{"book_id": 105, "word_count": 34, "book_intro": [5.1, 5.2] , "book_props": {"year": 2021, "price": 9.36}}
]
}
②基于列的numpy文件
可以使用NumPy数组将数据集的每个列组织到单独的文件中。在这种情况下，使用每个列的字段名称来命名NumPy文件。
使用每个列的字段名称来命名NumPy文件。不要添加命名为目标集合中不存在的字段的文件。每个字段应该有一个NumPy文件。
创建NumPy数组时使用正确的值类型。
import numpy
numpy.save('book_id.npy', numpy.array([101, 102, 103, 104, 105]))
numpy.save('word_count.npy', numpy.array([13, 25, 7, 12, 34]))
arr = numpy.array([[1.1, 1.2],
[2.1, 2.2],
[3.1, 3.2],
[4.1, 4.2],
[5.1, 5.2]])
numpy.save('book_intro.npy', arr)
2.插入实体
①上传数据文件
可以使用MinIO或本地硬盘进行存储。
要使用MinIO进行存储，请将数据文件上传到milvus.yml配置文件中定义的存储桶中minio.bucketName；
对于本地存储，请将数据文件复制到本地磁盘的目录中。
②插入实体
对于json文件，传入单个文件的列表，如：
from pymilvus import utility
task_id = utility.do_bulk_insert(
collection_name="book",
partition_name="2022",
files=["test.json"]
)
对于numpy文件，传入多元素列表：
from pymilvus import utility
task_id = utility.do_bulk_insert(
collection_name="book",
partition_name="2022",
files=["book_id.npy", "word_count.npy", "book_intro.npy", "book_props.npy"]
)
每次批量插入API调用都会立即返回。返回值是在后台运行的数据导入任务的ID。
设置文件路径时，请注意
如果您将数据文件上传到MinIO实例，则有效的文件路径应相对于在**“milvus.yml"中定义的根桶，例如"data/book_id.npy”。
如果您将数据文件上传到本地硬盘，则有效的文件路径应为绝对路径，例如"/tmp/data/book_id.npy"**。
如果您有很多文件需要处理，请考虑创建多个数据导入任务并让它们并行运行。
三、检查任务状态
批量插入API是异步的，您可能需要检查数据导入任务是否已完成。
使用get_bulk_insert_state()
1.检查单个任务：
task = utility.get_bulk_insert_state(task_id=task_id)
print("Task state:", task.state_name)
print("Imported files:", task.files)
print("Collection name:", task.collection_name)
print("Partition name:", task.partition_name)
print("Start time:", task.create_time_str)
print("Imported row count:", task.row_count)
print("Entities ID array generated by this task:", task.ids)
if task.state == BulkInsertState.ImportFailed:
print("Failed reason:", task.failed_reason)
2.检查所有任务
使用list-bulk-insert-tasks()
tasks = utility.list_bulk_insert_tasks(collection_name="book", limit=10)
for task in tasks:
print(task)
四、检查数据可搜索性
1.检查索引构建进度
PyMilvus提供了一种实用方法，等待索引构建过程完成。
utility.wait_for_index_building_complete(collection_name)
2.将新段加载到查询节点
collection.load(_refresh = True)
默认情况下，_refresh参数为false。在首次加载集合时不要将其设置为true。
