每個(gè)Collection創(chuàng)建時(shí)，默認(rèn)創(chuàng)建一個(gè)名稱為default的Partition，且該P(yáng)artition無(wú)法被刪除。當(dāng)Doc操作不指定Partition時(shí)，實(shí)際相當(dāng)于使用default Partition。例如：檢索Doc時(shí)，若不指定Partition，則僅檢索default Partition，不會(huì)檢索其他Partition的數(shù)據(jù)。

• 插入Doc：若插入Doc時(shí)若指定id已存在，已存在的Doc不會(huì)被覆蓋，本次插入Doc操作無(wú)效。

• 更新Doc：當(dāng)前行為是覆蓋已存在Doc，若更新Doc時(shí)若指定id不存在，則本次更新Doc操作無(wú)效。

• 插入或更新Doc：若插入Doc時(shí)若指定id已存在，則等同于更新Doc；指定id不存在，則等同于插入Doc。

當(dāng)前無(wú)清空Collection操作，可刪除Collection后再新建Collection。

插入Doc、更新Doc、插入或更新Doc、檢索Doc、刪除Doc、獲取Doc操作皆可通過(guò)設(shè)置async_req=True來(lái)使用異步的能力，如下所示：

# 異步寫(xiě)入1000次，dimension=20000，batch-size=8
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)
]

# 等待所有寫(xiě)入操作完成
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}")

# output：
# async insert 1000 times with batch-size = 8, cost = 31.13356590270996

# 對(duì)比同步寫(xiě)入（代碼略）
# sync insert 1000 times with batch-size = 8, cost = 408.63447427749634

Partition級(jí)別唯一。同一個(gè)Collection下的不同Paritition，可以有Id相同的Doc存在。

DashVector當(dāng)前支持單精度浮點(diǎn)數(shù)的向量數(shù)據(jù)類型，又稱FP32或float32。其精度范圍如下：

若傳入的向量數(shù)據(jù)精度超出上述表達(dá)范圍，將自動(dòng)近似到單精度表達(dá)范圍內(nèi)的最近值，也就發(fā)生了“精度損失”。

一個(gè)典型的場(chǎng)景：使用DashScope的ONE-PEACE多模態(tài)向量表征或通用文本向量的embedding能力生產(chǎn)向量時(shí)，其Python SDK或Java SDK會(huì)將單精度（FP32）向量自動(dòng)轉(zhuǎn)換為雙精度（FP64）向量。若將該雙精度（FP64）向量插入至DashVector，就會(huì)產(chǎn)生偽精度損失（看起來(lái)小數(shù)部分變少，但實(shí)際精度沒(méi)有損失）。

不支持。若需要查詢多個(gè)Partition，需進(jìn)行多次檢索Doc調(diào)用，每次調(diào)用僅可指定一個(gè)Partition。

下載較慢是由于默認(rèn)從GitHub 下載，網(wǎng)絡(luò)速率較慢。在下載時(shí)可以臨時(shí)把下載源設(shè)置成國(guó)內(nèi)的。

例如設(shè)置成國(guó)內(nèi)阿里云的鏡像源：

1. 打開(kāi)終端（對(duì)于Linux/macOS）或命令提示符/PowerShell（對(duì)于Windows）。

2. 可以通過(guò)-i或--index-url參數(shù)來(lái)指定源（即鏡像源），這樣可以加快下載速度。

   pip3 install dashvector -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

不支持。Cluster只能去管理控制臺(tái)購(gòu)買。可參考創(chuàng)建Cluster。

付費(fèi)Cluster最大可創(chuàng)建32個(gè)Collection，可創(chuàng)建的Partition數(shù)量隨規(guī)格遞增且與Collection數(shù)量無(wú)關(guān)，可參考約束與限制。

向量檢索里面 filter 僅支持文本前綴匹配搜索。可以參考條件過(guò)濾檢索。

此報(bào)錯(cuò)是由于免費(fèi)的cluster使用http請(qǐng)求調(diào)用檢索服務(wù)時(shí)，傳入的collectionName有誤造成。另外免費(fèi)的Cluster有QPS限制，付費(fèi)Cluster容量和QPS不做硬性限制。可參考約束與限制。

Client傳入的endpoint不對(duì)，檢查參數(shù)是否正確。注意參數(shù)里不能帶"{}"。