query()
Near Deprecation此操作使用指定的布尔表达式执行标量过滤。
请求语法
query(
expr: str,
output_fields: list[str] | None,
partition_names: list[str] | None,
timeout: float | None
**kwargs
)
参数：
-
expr (str) -
[必需]
用于筛选匹配 Entity 的标量过滤条件。
您可以将此参数设置为空字符串，以跳过标量过滤。在这种情况下，您还应设置
limit来限制返回的 Entity 数量。要构建标量过滤条件，请参见 布尔表达式规则。
-
output_fields (list) -
返回的每个 Entity 中要包含的字段名称列表。
默认值为 None。如果未指定，则仅包含主字段。
-
partition_names (list)
Partition 名称列表。
默认值为 None。如果指定，则仅在指定的 Partition 中执行查询。
-
timeout (float)
此操作的超时时长。将其设置为 None 表示当收到任意响应或发生任意错误时，此操作即超时。
-
kwargs:
-
consistency_level (str | int) -
目标 Collection 的一致性级别。
默认值为您创建当前 Collection 时指定的值，可选项包括 Strong（0）、Bounded（1）、Session（2）和 Eventually（3）。
Note什么是一致性级别？
在分布式 Database 中，一致性特指这样一种属性：在给定时刻写入或读取数据时，确保每个节点或副本看到的数据视图相同。
Zilliz Cloud 提供三种一致性级别：Strong、Bounded Staleness 和 Eventually，其中默认级别为 Bounded Staleness。
您可以在执行向量相似性搜索或查询时轻松调整一致性级别，使其更适合您的应用。
-
guarantee_timestamp (int) -
一个有效的时间戳。
如果设置了此参数，则仅当此时间戳之前插入的所有 Entity 对查询节点可见时，才会执行查询。
Notes当使用默认一致性级别时，此参数有效。
-
graceful_time (int) -
一段以秒为单位的时间。
默认值为 5。如果设置了此参数，则会通过从当前时间戳中减去该值来计算保证时间戳。
Notes当使用非默认一致性级别时，此参数有效。
-
offset (int) -
查询结果中要跳过的记录数。
您可以将此参数与
limit结合使用，以启用分页。此值与
limit的总和应小于 16,384。 -
limit (int) -
查询结果中要返回的记录数。
您可以将此参数与
offset结合使用，以启用分页。此值与
offset的总和应小于 16,384。
-
返回类型：
list[dict]
返回值：
由字典组成的列表，其中每个字典表示一个查询到的 Entity。
异常：
-
MilvusException
当此操作期间发生任何错误时，将引发此异常。
-
DataTypeNotMatchException
当参数值与所需数据类型不匹配时，将引发此异常。
示例
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
)
# Insert a list of columns
res = collection.insert(
data=[
[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9], # 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],
[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],
],
]
)
# Query without any scalar filtering condition
# This query returns entities with their ids from 0 to 4.
res = collection.query(
expr="",
limit=5,
)
# Query with pagination
# This query returns entities with their ids from 5 to 9.
res = collection.query(
expr="",
offset=5
limit=5
)
# Query with a scalar filtering condition
res = collection.query(
expr="id in [6,7,8]",
)
# Query within a partition
res = collection.query(
expr="id in [6,7,8]",
partition_names=["partitionA"],
)
# Query with specified output fields
res = collection.query(
expr="id in [6,7,8]",
output_fields=["id", "vector"],
)
# Query with a customized consistency level
res = collection.query(
expr="",
consistency_level=3,
graceful_time=6
)
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