AI开发-python-milvus向量数据库（2-10 -milvus-数据删除）

Milvus 向量数据库实战：高效删除数据的两种核心方式

 Milvus 作为主流的开源向量数据库，在处理海量向量数据时，数据的增删改查是核心操作。本文聚焦 Milvus 中数据删除的两种常用方式（按主键删除、按条件批量删除），结合可直接运行的代码示例，带你掌握 Milvus 数据删除的实操技巧。 方式 1：按主键（ID）精准删除

 适用于已知要删除数据的主键 ID 场景，可一次性删除单个或多个主键对应的数据，精准度高： 方式 2：按条件批量删除

 适用于需要删除「符合特定业务条件」的批量数据场景，通过 filter 参数指定过滤规则，灵活度高： 关键注意事项

 

• 软删除特性：Milvus 的删除操作默认是「软删除」，数据不会立即从磁盘删除，而是标记为删除状态；如需彻底清理，可执行 client.compact(collection_name) 压缩数据。
  
• 一致性保障：删除操作是异步生效的，建议添加 time.sleep() 确保查询到最新数据。
  
• 过滤条件语法：filter 参数支持丰富的表达式（如 in/>/ 10 and color like 'red_%'）。
  

 
代码如下：

1. # 过滤 pymilvus 依赖的 pkg_resources 废弃警告（setuptools≥81 版本触发）
2. # 目的是消除版本兼容带来的无关警告，让控制台输出更整洁
3. import warnings
4. warnings.filterwarnings("ignore", message=".*pkg_resources is deprecated as an API.*")
5. from pymilvus import MilvusClient
6. import time
8. client = MilvusClient(
9.     uri="http://192.168.211.128:19530",
10.     token="root:Milvus"
11. )
12. #集合名称
13. collection_name = "insert_collection"
15. # 验证加载状态
16. load_state = client.get_load_state(collection_name=collection_name)
17. print("----查看加载状态----")
18. print(load_state)
20. # 查询数据
21. all_data = client.query(
22.     collection_name=collection_name,
23.     filter="id >= 0",
24.     output_fields=["id", "vector", "color"],
25.     limit=10  # 使用实际数据量作为limit
26. )
28. #  打印查询结果
29. print(f"\n集合 {collection_name} 中共有 {len(all_data)} 条数据：")
30. for idx, data in enumerate(all_data):
31.     print(f"\n第{idx+1}条：")
32.     print(f"ID: {data['id']}")
33.     print(f"向量: {data['vector']}")
34.     print(f"颜色: {data['color']}")
37. #通过主键删除
38. res = client.delete(
39.     collection_name=collection_name,
40.     # highlight-next-line
41.     ids=[0, 1]
42. )
43. print(res)
45. #批量删除了所有颜色字段设置为红色和绿色的实体
46. res = client.delete(
47.     collection_name=collection_name,
48.     filter="color in ['white_9381', 'purple_4976']"
49. )
51. print(res)
52. time.sleep(1)  # 增加延迟，确保删除生效
53. # 查询数据
54. all_data = client.query(
55.     collection_name=collection_name,
56.     filter="id >= 0",
57.     output_fields=["id", "vector", "color"],
58.     limit=10  # 使用实际数据量作为limit
59. )
61. #  打印查询结果
62. print(f"\n集合 {collection_name} 中共有 {len(all_data)} 条数据：")
63. for idx, data in enumerate(all_data):
64.     print(f"\n第{idx+1}条：")
65.     print(f"ID: {data['id']}")
66.     print(f"向量: {data['vector']}")
67.     print(f"颜色: {data['color']}")

复制代码

 结果输出：
----查看加载状态----
{'state': }

集合 insert_collection 中共有 10 条数据：

第1条：
ID: 0
向量: [-0.6199544, 0.4479437, -0.17493895, -0.42480302, -0.8648453]
颜色: black_2

第2条：
ID: 1
向量: [0.19886813, 0.060235605, 0.6976963, 0.26144746, 0.8387295]
颜色: red_7025

第3条：
ID: 2
向量: [0.43742132, -0.55975026, 0.6457888, 0.7894059, 0.20785794]
颜色: orange_6781

第4条：
ID: 3
向量: [0.3172005, 0.97190446, -0.36981148, -0.48608947, 0.9579189]
颜色: pink_9298

第5条：
ID: 4
向量: [0.44523495, -0.8757027, 0.82207793, 0.4640629, 0.3033748]
颜色: red_4794

第6条：
ID: 5
向量: [0.9858251, -0.81446517, 0.6299267, 0.12069069, -0.14462778]
颜色: yellow_4222

第7条：
ID: 6
向量: [0.8371978, -0.015764369, -0.31062937, -0.56266695, -0.8984948]
颜色: red_9392

第8条：
ID: 7
向量: [-0.33445147, -0.2567135, 0.898754, 0.9402996, 0.5378065]
颜色: grey_8510

第9条：
ID: 8
向量: [0.3952472, 0.40002573, -0.5890507, -0.86505026, -0.6140361]
颜色: white_9381

第10条：
ID: 9
向量: [0.57182807, 0.24070318, -0.37379134, -0.067269325, -0.6980532]
颜色: purple_4976
{'delete_count': 2}
{'delete_count': 2}

集合 insert_collection 中共有 8 条数据：

第1条：
ID: 2
向量: [0.43742132, -0.55975026, 0.6457888, 0.7894059, 0.20785794]
颜色: orange_6781

第2条：
ID: 3
向量: [0.3172005, 0.97190446, -0.36981148, -0.48608947, 0.9579189]
颜色: pink_9298

第3条：
ID: 4
向量: [0.44523495, -0.8757027, 0.82207793, 0.4640629, 0.3033748]
颜色: red_4794

第4条：
ID: 5
向量: [0.9858251, -0.81446517, 0.6299267, 0.12069069, -0.14462778]
颜色: yellow_4222

第5条：
ID: 6
向量: [0.8371978, -0.015764369, -0.31062937, -0.56266695, -0.8984948]
颜色: red_9392

第6条：
ID: 7
向量: [-0.33445147, -0.2567135, 0.898754, 0.9402996, 0.5378065]
颜色: grey_8510

第7条：
ID: 8
向量: [0.3952472, 0.40002573, -0.5890507, -0.86505026, -0.6140361]
颜色: white_9381

第8条：
ID: 9
向量: [0.57182807, 0.24070318, -0.37379134, -0.067269325, -0.6980532]
颜色: purple_4976
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