在Milvus中管理Collections
Milvus中的Collections类似于关系型数据库中的“表”，是组织和管理向量数据以及相关标量元数据的核心单元。通过灵活配置索引、分区和分片，您能够根据实际需求定制化数据处理流程，实现从数据摄入、存储、查询到分析的全链路解决方案。
前提条件
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已在本地客户端成功安装了PyMilvus库，并将其更新至当前最新版本。
如果您尚未在本地客户端安装PyMilvus库，或者需要将其更新至当前最新版本，您可以执行以下命令。
pip install --upgrade pymilvus -
已创建Milvus实例，请参见详情快速创建Milvus实例。
创建Collection
快速创建Collection
自定义创建Collection
您可以通过指定Collection的名称和向量维度来快速创建Collection。
from pymilvus import MilvusClient
# 创建Milvus Client。
client = MilvusClient(
uri="http://c-xxxx.milvus.aliyuncs.com:19530", # Milvus实例的公网地址。
token="<yourUsername>:<yourPassword>", # 登录Milvus实例的用户名和密码。
db_name="default" # 待连接的数据库名称，本文示例为默认的default。
)
# 创建名称为milvus_collection的Collection。
client.create_collection(
collection_name="milvus_collection",
dimension=5
)
res = client.get_load_state(
collection_name="milvus_collection"
)
# 返回Collection当前的加载状态。
print(res)
运行此代码可创建一个仅含有两个字段“id”（主键）和“vector”（向量字段）的Collection，同时默认启用“auto_id”和“enable_dynamic_field”属性。
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auto_id: 当启用此属性后，系统将自动为每条记录分配一个自增的主键值，无需手动设置主键。 -
enable_dynamic_field: 启用此属性后，除已定义的“id”和“vector”字段外，其他任意新字段都会被视为动态字段，并以键值对形式存储于名为$meta的特殊字段中。这一特性允许插入尚未定义的新字段。
通过上述设置，可以在不预先定义所有字段的情况下，灵活地插入和管理数据。
查看Collection
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查看Collection明细。
res = client.describe_collection(collection_name="milvus_collection") print(res) -
查看当前Database下的所有Collections。
res = client.list_collections() print(res)
加载和卸载Collection
在对Collection进行加载操作时，Milvus会同步将该Collection关联的索引文件载入内存。反之，当执行Collection的卸载操作时，Milvus会将其索引文件从内存中移除。为了确保搜索操作的正常进行，您必须确保在对Collection进行检索时，该Collection已处于加载状态。
加载Collection
client.load_collection(
collection_name="milvus_collection"
)
res = client.get_load_state(
collection_name="milvus_collection"
)
print(res)
卸载Collection
client.release_collection(
collection_name="milvus_collection"
)
res = client.get_load_state(
collection_name="milvus_collection"
)
print(res)
删除Collection
client.drop_collection(
collection_name="milvus_collection"
)
client.drop_collection(
collection_name="milvus_collection1"
)原文地址：https://blog.csdn.net/segwyang/article/details/142785165
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