1. ドキュメントに対する操作でパーティションが指定されていない場合、どのパーティションが適用されますか?
コレクションの作成時に、default という名前のパーティションがデフォルトで作成され、削除できません。ドキュメントに対する操作でパーティションが指定されていない場合、default パーティションが適用されます。たとえば、ドキュメント検索でパーティションが指定されていない場合、default パーティション内のドキュメントのみが検索されます。
2. 違いは何ですか ドキュメントの挿入、ドキュメントの更新、およびドキュメントのアップサート？
ドキュメントの挿入: 挿入するドキュメントの ID が既に存在する場合、既存のドキュメントは上書きされず、ドキュメントに対する挿入操作は無効になります。
ドキュメントの更新: この操作は、既存のドキュメントを上書きします。更新するドキュメントの ID が存在しない場合、ドキュメントに対する更新操作は無効になります。
ドキュメントの挿入または更新: 挿入するドキュメントの ID が既に存在する場合、ドキュメントの更新操作が実行されます。ID が存在しない場合、ドキュメントの挿入操作が実行されます。
3. コレクションをクリアするにはどうすればよいですか?
コレクションをクリアすることはできません。ただし、コレクションを削除してから、新しいコレクションを作成することはできます。
4. ドキュメントに対する操作で非同期モードを有効にするにはどうすればよいですか?
async_req パラメーターを True に設定すると、ドキュメントの挿入、ドキュメントの更新、ドキュメントのアップサート、ドキュメントの検索、ドキュメントの削除、ドキュメントの取得などの操作で非同期モードが有効になります。次のサンプルコードは例を示しています。
# 1,000 回の非同期書き込みを実行し、次元を 20000 に、バッチサイズを 8 に設定します。
batch_size = 8
loop = 1000
start = time.time()
async_results = [
collection.insert(
[(j + i * batch_size, np.random.rand(20000)) for j in range(batch_size)],
async_req=True
) for i in range(loop)
]
# すべての書き込み操作が完了するまで待ちます。
print([async_result.get() for async_result in async_results])
print(f"async insert {loop} times with batch-size = {batch_size}, cost = {time.time() - start}")
# 出力:
# async insert 1000 times with batch-size = 8, cost = 31.13356590270996
# 同期書き込み (コードは省略)。
# sync insert 1000 times with batch-size = 8, cost = 408.63447427749634非同期操作では、制限で指定されているよりも多くのクォータが必要になる傾向があります。さらにクォータが必要な場合は、申請してください。
5. ドキュメントの ID はどこで一意である必要がありますか? コレクション内ですか、それともパーティション内ですか?
パーティション内です。コレクションには、同じ ID のドキュメントを含む可能性のある異なるパーティションが含まれています。
6. なぜベクトルは挿入後に精度が低下するのですか?
DashVector は、FP32 または float32 とも呼ばれる単精度浮動小数点型のデータをサポートしています。次の表は、その精度範囲を示しています。
挿入されたベクトルの精度が上限を超えると、FP32 の精度範囲内の最も近い値に自動的に丸められ、精度が低下します。