insert()

此操作会向特定 Collection 中插入数据。

Notes

外部 Collection 不支持此操作。

请求语法

python

insert(
    collection_name: str,
    data: Union[Dict, List[Dict]],
    timeout: Optional[float] = None,
    partition_name: Optional[str] = "",
) -> List[Union[str, int]]

参数：

• collection_name (str) -

  [必需]

  现有 Collection 的名称。

• data (dict | list[dict]) -

  [必需]

  要插入到当前 Collection 中的数据。

  要插入的数据应为与当前 Collection 的 Schema 匹配的字典，或此类字典组成的列表。

  以下代码假设当前 Collection 的 Schema 包含两个名为 id 和 vector 的字段。前者是主字段，后者是用于保存 5 维向量嵌入的字段。

  python

  # A dictionary, or
  data={
      'id': 0,
      'vector': [
          0.6186516144460161,
          0.5927442462488592,
          0.848608119657156,
          0.9287046808231654,
          -0.42215796530168403
      ]
  }
  
  # A list of dictionaries
  data = [
      {
          'id': 1,
          'vector': [
              0.37417449965222693,
              -0.9401784221711342,
              0.9197526367693833,
              0.49519396415367245,
              -0.558567588166478
          ]
      },
      {
          'id': 2,
          'vector': [
              0.46949086179692356,
              -0.533609076732849,
              -0.8344432775467099,
              0.9797361846081416,
              0.6294256393761057
          ]
      }
  ]

• 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。

• partition_name (string | None) -

  当前 Collection 中某个 Partition 的名称。

  如果指定，则数据将插入到指定的 Partition 中。

返回类型：

dict

返回值：

一个包含已插入 Entity 数量信息的字典。

python

{'insert_count': 0}

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 MilvusClient

# 1. Set up a milvus client
client = MilvusClient(
    uri="https://inxx-xxxxxxxxxxxx.api.gcp-us-west1.zillizcloud.com:19530",
    token="user:password"
)

# 2. Create a collection
client.create_collection(collection_name="test_collection", dimension=5)

# 3. Insert a record
res = client.insert(
    collection_name="test_collection",
    data={
        'id': 0,
        'vector': [
            0.6186516144460161,
            0.5927442462488592,
            0.848608119657156,
            0.9287046808231654,
            -0.42215796530168403
        ]
    }
)

# {'insert_count': 1}

# 4. Insert multiple records
res = client.insert(
    collection_name="test_collection",
    data=[
        {
            'id': 1,
             'vector': [
                 0.37417449965222693,
                 -0.9401784221711342,
                 0.9197526367693833,
                 0.49519396415367245,
                 -0.558567588166478
             ]
       },
       {
           'id': 2,
           'vector': [
               0.46949086179692356,
               -0.533609076732849,
               -0.8344432775467099,
               0.9797361846081416,
               0.6294256393761057
           ]
       }
   ]
)

# {'insert_count': 2}