创建库表

更新时间：2025-04-09

概述

本章节介绍如何连接向量数据库，根据业务需求创建需要的库表信息。运行本章节所提供的示例代码，您将初步了解向量数据库的库表创建的能力。

前提条件

已成功新建数据库实例。
根据 SDK 的准备指引，完成 SDK 的准备工作。
实例未被销毁。

获取访问信息

从"实例详情"页获取访问地址 IP 和端口信息，目前连接VectorDB 有两种访问方式：

在 VPC 内通过内网地址或者 IP 进行访问，如下图所示

在公网访问，通过绑定公网 IP 进行访问。流程可参考：开通公网 IP，如下图所示

绑定后即可进行公网访问。

获取访问的账号信息

从"账号管理"页中获取访问的密钥信息，如下图所示

创建数据库

新建 Database，用于存储向量数据、原始文本。

                Python
                
            

                import pymochow
from pymochow.configuration import Configuration
from pymochow.auth.bce_credentials import BceCredentials
account = 'root'  # 账号信息
api_key = 'your_api_key'  # 密钥信息
endpoint = 'you_endpoint' # example http://127.0.0.1:5287
config = Configuration(credentials=BceCredentials(account, api_key),
            endpoint=endpoint)
client = pymochow.MochowClient(config)
db = client.create_database("db_test") # 创建的数据库名称
client.close()
            

创建表

在 db_test 库中新建一个 db_test 的表。

                Python
                
            

                import pymochow
from pymochow.configuration import Configuration
from pymochow.auth.bce_credentials import BceCredentials
from pymochow.model.schema import Schema, Field, SecondaryIndex, VectorIndex, HNSWParams
from pymochow.model.enum import FieldType, IndexType, MetricType, TableState
from pymochow.model.table import Partition

account = 'root'
api_key = 'your_api_key'
endpoint = 'you_endpoint' #example http://127.0.0.1:5287

config = Configuration(credentials=BceCredentials(account, api_key),
            endpoint=endpoint)
client = pymochow.MochowClient(config)

db = client.database("db_test")

fields = [] # 表的字段详情列表
fields.append(Field("id", FieldType.STRING, primary_key=True,
    partition_key=True, auto_increment=False, not_null=True)) 
fields.append(Field("bookName", FieldType.STRING, not_null=True))
fields.append(Field("author", FieldType.STRING))
fields.append(Field("vector", FieldType.FLOAT_VECTOR, dimension=3, not_null=True))
indexes = [] # 表的索引详情列表
indexes.append(VectorIndex(index_name="vector_idx", index_type=IndexType.HNSW,
    field="vector", metric_type=MetricType.L2,
    params=HNSWParams(m=32, efconstruction=200)))
indexes.append(SecondaryIndex(index_name="book_name_idx", field="bookName"))

table = db.create_table(
    table_name="book_vector",
    # replication=1, # 免费版是单节点架构，需设置为1
    replication=3, # 标准版是多节点分布式架构，设置值不应超过数据节点数量
    partition=Partition(partition_num=3),
    schema=Schema(fields=fields, indexes=indexes)
)

client.close()
            

这样你就完成了 db_test 库和 db_test 表的创建，下面进入数据的简单读写操作，读写数据。

创建实例

读写数据

百度智能云

向量数据库 VectorDB