flush()

Near Deprecation

此操作会封存 Partition 中的所有 Segment。此操作之后的任何插入都会生成一个新的 Segment。

请求语法

python

flush(
    timeout: float | None
)   

Note

我可以在每次插入数据后都调用 flush() 吗？

插入新数据时，数据会被写入增长中的 Segment。一旦增长中的 Segment 大小达到上限，Zilliz Cloud 会自动封存该 Segment。

持续调用此操作会产生许多体积较小的已封存 Segment，这会逐渐降低搜索性能。

建议您在执行任何搜索之前，先等待 Zilliz Cloud 封存所有 Segment。

参数：

• timeout (float | None)

  此操作的超时时长。将其设置为 None 表示当收到任何响应或发生任何错误时，此操作即超时。

返回类型：

NoneType

返回：

None

异常：

• MilvusException

  当此操作期间发生任何错误时，将引发此异常。

示例

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
)

# Create a partition
partition = Partition(
    collection=collection,
    name="test_partition"
)

# Insert a list of columns
partition.insert(
    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],
        ],
    ]
)

# Flush the data 
partition.flush()

# Check the number of flushed entities in the partition 
partition.num_entities # 5

相关操作

以下操作与 flush() 相关：

• delete()

• insert()

• query()

• search()

• upsert()