分区Partition介绍及应用

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理解Partition

向量检索服务DashVector的Collection具有分区（Partition）的能力，同一个Collection下的Doc可通过不同的Partition进行物理和逻辑上的分区。各种Doc操作（如插入Doc、检索Doc等）若指定Partition，则该操作将限定在该指定的Paritition内进行。通过合理的Partition设置，可有效提升Doc操作的效率。

• 同一个Collection下，可以创建若干个Partition，具体限制见约束与限制；
• 每个Partition通过唯一的名称进行标识，同一个Collection下的Partition名称不可重复；
• 同一个Collection下的所有Partition，具有相同的Schema，如向量维度、向量数据类型、度量方式、Fields定义等；
• 每个Collection默认自带一个无法删除的Partition，当各种Doc操作（如插入Doc、检索Doc等）不指定Partition时，等价于使用该默认Partition；
• Partition需通过API调用显示的创建和删除。

Partition使用场景举例

在Collection中使用Partition能显著提高Query的性能，但并非所有场景都建议使用。当数据量较小时，使用Partition收益不明显。当数据量较大、但没有合适的划分字段时，同样不建议使用Partition。例如，如果没有合适的划分字段但又设置了多个Partition时，检索时可能需要跨多个Partition进行多次Query，检索性能将低于单个Partition的一次Query。

下面列举几个典型的适合Partition场景供参考：

电商图搜场景

例如某跨境电商用户，有2000w服装商品图片，需要实现以图搜图业务场景。商品有固定多个分类（鞋子，裙子，裤子等），商品提特征后按类别入库，每个分类对应一个Partition，查询时用户显示指定类别或用户不指定由分类模型确定类别。

视频监控场景

例如某视频监控厂商，需要对一工业园区的1000个摄像头采集的视频进行抽帧，识别提取车辆特征后，导入DashVector向量库用于后续搜索，生成车辆轨迹等业务场景，但数据只需保留30天，按日期每天创建Partition，并定期删除过期的Partition。

商标侵权检测

例如某商标代理商收集了一个5000w规模的商标数据库，需要快速查询相似商标判定是否侵权。按结构分为文本商标、图形商标、数字商标、字母商标等9个分类，每个分类数据入库DashVector时对应一个Partition。查询时指定Partition，只从特定类别中查询。

多语言问答系统

某电商国际化知识库团队，需要根据用户所使用的语言类别来查询对应语言的相似问题，比如要支持中文、英文、法文三种语言。在知识库内容经过Embedding后，分别导入Chinese、English、French三个Partition中，查询时，根据用户所使用的语言类别选择对应的Partition进行查询。

多租户

Partition也可用来支持多租户场景。例如某电商服务商为其下小微电商提供以图搜图能力，可在一个Collection中创建多个Partition对应多个客户，实现了数据的物理隔离、保证安全的同时，又节约了成本。

Partition使用示例

前提条件

• 已创建Cluster：创建Cluster。
• 已获得API-KEY：API-KEY管理。
• 已安装最新版SDK：安装DashVector SDK。

代码示例

说明

需要使用您的api-key替换示例中的 YOUR_API_KEY、您的Cluster Endpoint替换示例中的YOUR_CLUSTER_ENDPOINT，代码才能正常运行。

import dashvector
# 创建Client
client = dashvector.Client(
    api_key='YOUR_API_KEY',
    endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT'
)
assert client
# 创建Collection
client.create(name='understand_partition', dimension=4)
collection = client.get('understand_partition')
assert collection
# 创建Partition，Partition名称为shoes
collection.create_partition(name='shoes')
# 描述Partition
ret = collection.describe_partition('shoes')
print(ret)
# 查看Partition列表
partitions = collection.list_partitions()
print(partitions)
# 插入Doc至Partition
collection.insert(
  ('1', [0.1,0.1,0.1,0.1]), partition='shoes'
)
# 向量相似性检索时指定Partition
docs = collection.query(
  vector=[0.1, 0.1, 0.2, 0.1],
  partition='shoes'
)
print(docs)
# 从指定Partition中删除Doc
collection.delete(ids=['1'], partition='shoes')
# 查看Partition统计数据
ret = collection.stats_partition('shoes')
print(ret)
# 删除Partition
collection.delete_partition('shoes')

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