Row 操作

更新时间：2024-12-11

插入记录

功能介绍

将一条或者一批记录插入到指定的表中。插入语义为Insert，若记录的主键已存在，则插入失败并报错。当插入一批时，该接口暂不支持批次的原子性。

请求示例

import pymochow
from pymochow.configuration import Configuration
from pymochow.auth.bce_credentials import BceCredentials
from pymochow.model.table import Row

account = 'root'
api_key = '$您的账户API密钥'
endpoint = '$您的实例访问端点' # 例如：'http://127.0.0.1:5287'

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

db = client.database("db_test")

table = db.table("book_vector")
rows = [
    Row(id='0001',
        vector=[0.2123, 0.21, 0.213],
        bookName='西游记'),
]
table.insert(rows)

client.close()

请求参数

参数	参数类型	是否必选	参数含义
rows	List<Row>	是	插入的记录列表。

插入或更新记录

功能介绍

将一条或者一批记录插入到指定的表中。插入语义为Upsert（Insert or else Update），即，当记录的主键不存在时，则正常插入，若发现主键已存在，则用新的记录覆盖旧的记录。当插入一批时，该接口暂不支持批次的原子性。该接口可用于批量迁移/灌库等场景。

请求示例

import pymochow
from pymochow.configuration import Configuration
from pymochow.auth.bce_credentials import BceCredentials
from pymochow.model.table import Row

account = 'root'
api_key = '$您的账户API密钥'
endpoint = '$您的实例访问端点' # 例如：'http://127.0.0.1:5287'

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

db = client.database("db_test")

table = db.table("book_vector")
rows = [
    Row(id='0001',
        vector=[0.2123, 0.21, 0.213],
        bookName='西游记'),
]
table.upsert(rows)

client.close()

请求参数

参数	参数类型	是否必选	参数含义
rows	List<Row>	是	待插入记录列表。

更新记录

功能介绍

更新表中指定记录的一个或多个标量字段的值

请求示例

import pymochow
from pymochow.configuration import Configuration
from pymochow.auth.bce_credentials import BceCredentials
account = 'root'
api_key = '$您的账户API密钥'
endpoint = '$您的实例访问端点' # 例如：'http://127.0.0.1:5287'
config = Configuration(credentials=BceCredentials(account, api_key),
            endpoint=endpoint)
client = pymochow.MochowClient(config)
db = client.database("db_test")
table = db.table("book_vector")
primary_key = {'id': '0001'}
update_fields = {'bookName': '红楼梦'}
table.update(primary_key=primary_key, update_fields=update_fields)
client.close()

请求参数

参数	参数类型	是否必选	参数含义
primary_key	Json	是	指定记录的主键值。
partition_key	Json	否	指定记录的分区键值。如果该表的分区键和主键是同一个键，则不需要填写分区键值。只有在有主键值的情况下，分区键值才会生效。
update_fields	Json	是	待更新的字段列表及其新值。不允许更新主键、分区键和向量字段。

删除记录

功能介绍

删除表中的指定记录。

请求示例

import pymochow
from pymochow.configuration import Configuration
from pymochow.auth.bce_credentials import BceCredentials

account = 'root'
api_key = '$您的账户API密钥'
endpoint = '$您的实例访问端点' # 例如：'http://127.0.0.1:5287'

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

db = client.database("db_test")

table = db.table("book_vector")
primary_key = {'id': '0001'}
table.delete(primary_key) # 基于主键的查询删除
table.delete(filter="id=='0001'") # 基于标量字段的过滤删除

client.close()

请求参数

参数	参数类型	是否必选	参数含义
primary_key	Json	否	指定记录的主键值。
partition_key	Json	否	指定记录的分区键值。如果该表的分区键和主键是同一个键，则不需要填写分区键值。只有在有主键值的情况下，分区键值才会生效。
filter	String	否	删除的标量过滤条件。当要删除全部记录，可设置为"*"；Filter表达式语法参照SQL的WHERE子句语法进行设计，其详细描述和使用示例请参见Filter条件表达式。必须填写主键值或过滤条件，二者有且仅能选其一。

标量查询

功能介绍

基于主键值进行点查。

请求示例

import pymochow
from pymochow.configuration import Configuration
from pymochow.auth.bce_credentials import BceCredentials

account = 'root'
api_key = '$您的账户API密钥'
endpoint = '$您的实例访问端点' # 例如：'http://127.0.0.1:5287'

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

db = client.database("db_test")

table = db.table("book_vector")
primary_key = {'id': '0001'}
projections = ["id", "bookName"]
res = table.query(primary_key=primary_key, projections=projections)

client.close()

请求参数

参数	参数类型	是否必选	参数含义
primary_key	Json	是	指定记录的主键值。
partition_key	Json	否	指定记录的分区键值。如果该表的分区键和主键是同一个键，则不需要填写分区键值。
projections	List<String>	否	投影字段列表，默认为空，为空时查询结果默认返回所有标量字段。
retrieve_vector	Boolean	否	是否返回结果记录中的向量字段值，默认为False。
read_consistency	ReadConsistency	否	查询请求的一致性级别，取值为： EVENTUAL（默认值）：最终一致性，查询请求会随机发送给分片的所有副本； STRONG：强一致性，查询请求只会发送给分片主副本。

批量标量查询

功能介绍

基于主键值的批量点查操作。

请求示例

import pymochow
from pymochow.configuration import Configuration
from pymochow.auth.bce_credentials import BceCredentials
from pymochow.model.table import BatchQueryKey

account = 'root'
api_key = 'your_api_key'
endpoint = 'you_endpoint' #example http://127.0.0.1:8511

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

db = client.database("db_test")
table = db.table("book_vector")
keys = [BatchQueryKey({'id':'0001'}), 
        BatchQueryKey({'id':'0002'})]
projections = ["id", "bookName"]
res = table.batch_query(keys=keys, projections=projections)
client.close()

请求参数

参数	参数类型	是否必选	参数含义
keys	List<BatchQueryKey>	是	目标记录的主键及分区键
projections	List<String>	否	投影字段列表，默认为空，为空时查询结果默认返回所有标量字段。
retrieve_vector	Boolean	否	是否返回结果记录中的向量字段值，默认为False。
read_consistency	ReadConsistency	否	查询请求的一致性级别，取值为： EVENTUAL（默认值）：最终一致性，查询请求会随机发送给分片的所有副本； STRONG：强一致性，查询请求只会发送给分片主副本。

BatchQueryKey 参数

参数	参数类型	是否必选	参数含义
primary_key	Json	是	目标记录的主键
partition_key	Json	否	目标记录的分区键值。如该表的分区键和主键是同一个键，则不需要填写分区键值。

标量过滤查询

功能介绍

基于标量属性过滤查询记录。

请求示例

import pymochow
from pymochow.configuration import Configuration
from pymochow.auth.bce_credentials import BceCredentials
from pymochow.model.enum import ReadConsistency

account = 'root'
api_key = 'your_api_key'
endpoint = 'you_endpoint' #example http://127.0.0.1:8511

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

db = client.database("db_test")
table = db.table("book_vector")

projections = ["id", "bookName"]
marker = {'id': 50}
filter = 'id < 100'
table.select(filter=filter, marker=marker, projections=projections, read_consistency=ReadConsistency.EVENTUAL, limit=10)

client.close()

请求参数

参数	参数类型	是否必选	参数含义
filter	String	否	检索的标量过滤条件，表示仅在符合过滤条件的候选集中进行检索，默认为空。Filter表达式语法参照SQL的WHERE子句语法进行设计，其详细描述和使用示例请参见Filter条件表达式。
marker	Json	否	查询的分页起始点，用于控制分页查询返回结果的起始位置，方便用户对数据进行分页展示和浏览，用户不填时，默认从第一条符合条件的记录开始返回。
projections	List<String>	否	投影字段列表，默认为空，为空时查询结果默认返回所有标量字段。
read_consistency	String	否	查询请求的一致性级别，取值为： EVENTUAL（默认值）：最终一致性，查询请求会随机发送给分片的所有副本； STRONG：强一致性，查询请求只会发送给分片主副本。
limit	Int	否	查询返回的记录条数，在进行分页查询时，即每页的记录条数。默认为10，取值范围[1, 1000]。

向量TopK检索

功能介绍

基于向量字段值的KNN或ANN TopK检索操作，支持通过标量字段值进行过滤。

请求示例

import pymochow
from pymochow.configuration import Configuration
from pymochow.auth.bce_credentials import BceCredentials
from pymochow.model.table import VectorTopkSearchRequest, FloatVector, VectorSearchConfig

account = 'root'
api_key = 'your_api_key'
endpoint = 'you_endpoint' #example http://127.0.0.1:8511

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

db = client.database("db_test")
table = db.table("book_vector")
request = VectorTopkSearchRequest(vector_field="vector", vector=FloatVector([0.3123, 0.43, 0.213]), 
     limit=10, filter="bookName='三国演义'", config=VectorSearchConfig(ef=200))
res = table.vector_search(request=request)
client.close()

请求参数

参数	参数类型	是否必选	参数含义
request	VectorTopkSearchRequest	是	检索请求参数描述信息。
partition_key	Json	否	目标记录的分区键值，如果该表的分区键和主键是同一个键，则不需要填写分区键值。需要注意的是，如果没有指定分区键值，那么该检索请求可能会退化为在该表所有分片上都执行的MPP检索。
projections	List<String>	否	投影字段列表，默认为空，为空时检索结果返回所有标量字段。
read_consistency	ReadConsistency	否	检索请求的一致性级别，取值为： EVENTUAL（默认值）：最终一致性，查询请求会随机发送给分片的所有副本； STRONG：强一致性，查询请求只会发送给分片主副本。

VectorTopkSearchRequest参数

参数	参数类型	是否必选	参数含义
vector_field	String	是	检索的指定向量字段名称。
vector	FloatVector	是	检索的目标向量字段值。
limit	Int	否	返回最接近目标向量的向量记录数量，相当于TopK的K值，默认为50。
filter	String	否	检索的标量过滤条件，表示仅在符合过滤条件的候选集中进行检索，默认为空。Filter表达式语法参照SQL的WHERE子句语法进行设计，其详细描述和使用示例请参见Filter条件表达式。
config	VectorSearchConfig	否	向量检索算法的运行参数

VectorSearchConfig参数

参数	参数类型	是否必选	适用算法	参数含义
ef	Int	否	HNSW、HNSWPQ	检索过程的动态候选列表的大小。
pruning	Boolean	否	HNSW、HNSWPQ	检索过程中是否开启剪枝优化。
search_coarse_count	Int	否	PUCK	检索过程粗聚类中心候选集大小。

向量范围检索

功能介绍

基于向量字段值的KNN或ANN范围检索操作，支持通过标量字段值进行过滤。向量范围检索当前支持 HNSW、HNSWPQ，不支持 PUCK。

请求示例

import pymochow
from pymochow.configuration import Configuration
from pymochow.auth.bce_credentials import BceCredentials
from pymochow.model.table import VectorRangeSearchRequest, FloatVector, VectorSearchConfig

account = 'root'
api_key = 'your_api_key'
endpoint = 'you_endpoint' #example http://127.0.0.1:8511

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

db = client.database("db_test")
table = db.table("book_vector")
request = VectorRangeSearchRequest(vector_field="vector", vector=FloatVector([0.3123, 0.43, 0.213]),
             distance_range=(0, 20), limit=10, filter="bookName='三国演义'", config=VectorSearchConfig(ef=200))
res = table.vector_search(request=request)
client.close()

请求参数

参数	参数类型	是否必选	参数含义
request	VectorRangeSearchRequest	是	检索请求参数描述信息。
partition_key	Json	否	目标记录的分区键值，如果该表的分区键和主键是同一个键，则不需要填写分区键值。需要注意的是，如果没有指定分区键值，那么该检索请求可能会退化为在该表所有分片上都执行的MPP检索。
projections	List<String>	否	投影字段列表，默认为空，为空时检索结果返回所有标量字段。
read_consistency	ReadConsistency	否	检索请求的一致性级别，取值为： EVENTUAL（默认值）：最终一致性，查询请求会随机发送给分片的所有副本； STRONG：强一致性，查询请求只会发送给分片主副本。

VectorRangeSearchRequest参数

参数	参数类型	是否必选	参数含义
vector_field	String	是	检索的指定向量字段名称。
vector	FloatVector	是	检索的目标向量字段值。
distance_range	Tuple[Float, Float]	是	范围检索场景中的最近距离与最远距离，最近距离在前，取值约束如下: 任意距离算法下，distanceFar都必须大于等于distanceNear，不支持小于；当索引距离为L2时，distanceFar和distanceNear仅支持正数；当索引距离为COSINE时，distanceFar和distanceNear的取值范围为[-1.0, 1.0]； distanceFar与distanceNear需要成对出现。
limit	int	否	返回最接近目标向量的向量记录数量，相当于TopK的K值，默认为50。
filter	String	否	检索的标量过滤条件，表示仅在符合过滤条件的候选集中进行检索，默认为空。Filter表达式语法参照SQL的WHERE子句语法进行设计，其详细描述和使用示例请参见Filter条件表达式。
config	VectorSearchConfig	否	向量检索算法的运行参数

VectorSearchConfig参数

参数	参数类型	是否必选	适用算法	参数含义
ef	Int	否	HNSW、HNSWPQ	检索过程的动态候选列表的大小。
pruning	Boolean	否	HNSW、HNSWPQ	检索过程中是否开启剪枝优化。
search_coarse_count	Int	否	PUCK	检索过程粗聚类中心候选集大小。

批量向量检索

功能介绍

基于多个向量字段值的KNN或ANN检索操作，支持通过标量字段值进行过滤。仅适用于多节点标准版，不支持单节点免费测试版。

请求示例

import pymochow
from pymochow.configuration import Configuration
from pymochow.auth.bce_credentials import BceCredentials
from pymochow.model.table import VectorBatchSearchRequest, FloatVector, VectorSearchConfig

account ='root'
api_key ='$您的账户API密钥'
endpoint ='$您的实例访问端点'# 例如：'http://127.0.0.1:5287'

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

db = client.database("db_test")
table = db.table("book_vector")
request = VectorBatchSearchRequest(vector_field="vector",
                                   vectors=[FloatVector([1, 0.21, 0.213, 0]),
                                            FloatVector([1, 0.32, 0.513, 0])],
                                   limit=10, filter="bookName='三国演义'",
                                   config=VectorSearchConfig(ef=200))
res = table.vector_search(request=request)

client.close()

请求参数

参数	参数类型	是否必选	参数含义
request	VectorBatchSearchRequest	是	检索请求参数描述信息。
partition_key	Json	否	目标记录的分区键值，如果该表的分区键和主键是同一个键，则不需要填写分区键值。需要注意的是，如果没有指定分区键值，那么该检索请求可能会退化为在该表所有分片上都执行的MPP检索。
projections	List<String>	否	投影字段列表，默认为空，为空时检索结果返回所有标量字段。
read_consistency	ReadConsistency	否	检索请求的一致性级别，取值为： EVENTUAL（默认值）：最终一致性，查询请求会随机发送给分片的所有副本； STRONG：强一致性，查询请求只会发送给分片主副本。

VectorBatchSearchRequest参数

参数	参数类型	是否必选	参数含义
vector_field	String	是	检索的指定向量字段名称。
vectors	List<FloatVector>	是	检索的目标向量字段值。
limit	Int	否	返回最接近目标向量的向量记录数量，相当于TopK的K值，默认为50。
distance_range	Tuple[Float, Float]	否	范围检索场景中的最近距离与最远距离，最近距离在前，取值约束如下: 任意距离算法下，distanceFar都必须大于等于distanceNear，不支持小于；当索引距离为L2时，distanceFar和distanceNear仅支持正数；当索引距离为COSINE时，distanceFar和distanceNear的取值范围为[-1.0, 1.0]； distanceFar与distanceNear需要成对出现。
filter	String	否	检索的标量过滤条件，表示仅在符合过滤条件的候选集中进行检索，默认为空。Filter表达式语法参照SQL的WHERE子句语法进行设计，其详细描述和使用示例请参见Filter条件表达式。
config	VectorSearchConfig	否	向量检索算法的运行参数

VectorSearchConfig参数

参数	参数类型	是否必选	适用算法	参数含义
ef	Int	否	HNSW、HNSWPQ	检索过程的动态候选列表的大小。
pruning	Boolean	否	HNSW、HNSWPQ	检索过程中是否开启剪枝优化。
search_coarse_count	Int	否	PUCK	检索过程粗聚类中心候选集大小。

全文检索

功能介绍

基于关键字的全文检索，支持通过标量字段值进行过滤。

请求示例

import pymochow
from pymochow.configuration import Configuration
from pymochow.auth.bce_credentials import BceCredentials
from pymochow.model.table import BM25SearchRequest

account = 'root'
api_key = 'your_api_key'
endpoint = 'you_endpoint' #example http://127.0.0.1:8511

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

db = client.database("db_test")
table = db.table("book_vector")
request = BM25SearchRequest(index_name="book_segment_inverted_idx",
                             search_text="吕布", 
                             limit=10,
                             filter="bookName='三国演义'")
res = table.bm25_search(request=request)
logger.debug("res: {}".format(res))
client.close()

请求参数

参数	参数类型	是否必选	参数含义
request	BM25SearchRequest	是	全文检索的详细参数。
partition_key	Json	否	目标记录的分区键值，如果该表的分区键和主键是同一个键，则不需要填写分区键值。需要注意的是，如果没有指定分区键值，那么该检索请求可能会退化为在该表所有分片上都执行的MPP检索。
projections	List<String>	否	投影字段列表，默认为空，为空时检索结果返回所有标量字段。
read_consistency	ReadConsistency	否	检索请求的一致性级别，取值为： EVENTUAL（默认值）：最终一致性，查询请求会随机发送给分片的所有副本； STRONG：强一致性，查询请求只会发送给分片主副本。

BM25SearchRequest参数

参数	参数类型	是否必选	参数含义
index_name	String	是	倒排索引的名字。
search_text	String	是	全文检索的检索表达式，UTF-8编码，几种常见用法: content:数据库 ----> 在content这列搜索"数据库"关键字 content: 百度VectorDB数据库 -----> 在content这列匹配"百度VectorDB数据库"中任意关键字 content: "百度VectorDB数据库" -----> 搜索短语"百度VectorDB数据库" content: 百度 AND content: VectorDB ----> 在content这列同时匹配"百度"、"VectorDB" 关键字 content: 百度 OR content: VectorDB. -----> 在content这列匹配"百度"、"VectorDB"的任意一个更多用法见全文检索表达式。
limit	int	否	指定返回相关性最高的条目数。
filter	String	否	检索的标量过滤条件，表示仅在符合过滤条件的候选集中进行检索，默认为空。Filter表达式语法参照SQL的WHERE子句语法进行设计，其详细描述和使用示例请参见Filter条件表达式。

全文检索表达式

检索类型	用法	例子	例子含义	备注
关键词检索	field_name: keyword field_name: (keyword_1, keyword_2)	title:数据库 title:(数据库百度)	在title这列搜索“数据库”关键字在title这列搜索“数据库”、"百度"关键字，满足任意一个即可
关键词检索	keyword keyword_1 AND keyword_2	数据库数据库 AND 百度	在content 这列上搜索"数据库"关键字在content 这列上搜索，要求同时包括"数据库"、"百度" 关键字	只适用于在单列上建立倒排索引的情况，如在content 这列上建立倒排索引
复合检索: AND/OR	query_1 AND query_2 query_1 OR query_2 (query_1 OR query_2) AND query_3	title:数据库 AND title:百度 title:数据库 OR title:百度 (title:数据库 OR title:百度) AND content:VectorDB	在title这列搜索, 要求同时包括"数据库"、"百度" 这2个关键字在title这列搜索, 要求包括"数据库"、"百度" 任意一个在title这列搜索, 要求包括"数据库"、"百度" 任意一个，同时content列包含"VectorDB"关键字
Phrase检索	field_name:"phrase"	title:"百度VectorDB数据库"	在title这里搜索短语"百度VectorDB数据库"	短语必须使用""双引号
Match检索	field_name:statement	content:百度VectorDB的优缺点	在content这列搜索"百度VectorDB的优缺点"的任意词，匹配词数量越多，相关性得分越高
prefix检索	field_name:keyword*	title:数据*	在title这列检索，包含以"数据"为前缀词的文档
更改查询权重	field_name:keyword^boost	title:数据库^2 OR content:百度	title包括"数据库"关键字，或content包含“百度”关键字，最后计算相关性得分是，title列匹配的文档权重系数为2， content 列匹配的权重系数为1.0	不设置boost的话，默认权重都是1.0

全文检索表达式会将一些特殊字符用于专用目的，如想在表达式中匹配一些特殊字符，需要用\符号进行转义。当前被征用特殊字符包括:
+ - && || ! ( ) { } [ ] ^ " ~ * ? : \
以"百度自研的向量数据库:VectorDB"这个表达式为例，表达式解释器会认为想在"百度自研的向量数据库" 这列上搜索"VectorDB"，这就违背了使用者的初衷，为此需要把表达式写成"百度自研的向量数据库:VectorDB"

混合检索

功能介绍

同时进行关键字全文检索和向量检索，检索结果融合排序后返回，也支持通过标量属性进行过滤。

请求示例

import pymochow
from pymochow.configuration import Configuration
from pymochow.auth.bce_credentials import BceCredentials
from pymochow.model.table import VectorTopkSearchRequest, BM25SearchRequest, FloatVector, VectorSearchConfig, HybridSearchRequest

account = 'root'
api_key = 'your_api_key'
endpoint = 'you_endpoint' #example http://127.0.0.1:8511

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

db = client.database("db_test")
table = db.table("book_vector")

bm25_request = BM25SearchRequest(index_name="book_segment_inverted_idx",
                                 search_text="吕布")
vector_request = VectorTopkSearchRequest(vector_field="vector", vector=FloatVector[0.3123, 0.43, 0.213], 
                                         limit=10, filter=None, config=VectorSearchConfig(ef=200)) 

hybrid_search_request = HybridSearchRequest(vector_request=vector_request,
                                    bm25_request=bm25_request,
                                    vector_weight=0.5, 
                                    bm25_weight=0.5,
                                    limit=10,
                                    filter="bookName='三国演义'")
res = table.hybrid_serch(request=hybrid_search_request)                             
logger.debug("res: {}".format(res))
client.close()

请求参数

参数	参数类型	是否必选	参数含义
request	HybridSearchRequest	是	混合检索的详细参数。
partition_key	Json	否	目标记录的分区键值，如果该表的分区键和主键是同一个键，则不需要填写分区键值。需要注意的是，如果没有指定分区键值，那么该检索请求可能会退化为在该表所有分片上都执行的MPP检索。
projections	List<String>	否	投影字段列表，默认为空，为空时检索结果返回所有标量字段。
read_consistency	ReadConsistency	否	检索请求的一致性级别，取值为： EVENTUAL（默认值）：最终一致性，查询请求会随机发送给分片的所有副本； STRONG：强一致性，查询请求只会发送给分片主副本。

HybridSearchRequest参数

参数	参数类型	是否必选	参数含义
vector_request	VectorTopkSearchRequest 或 VectorRangeSearchRequest 或 VectorBatchSearchRequest	是	向量检索的详细参数
bm25_request	BM25SearchRequest	是	全文检索的详细参数
vector_weight	Float	否	向量检索结果在混合检索中所占权重，默认0.5
bm25_weight	Float	否	全文检索结果在混合检索中所占比重，默认0.5
limit	Int	否	返回的最相关条目数
filter	String	否	检索的标量过滤条件，表示仅在符合过滤条件的候选集中进行检索，默认为空。Filter表达式语法参照SQL的WHERE子句语法进行设计，其详细描述和使用示例请参见Filter条件表达式。

Table 操作

Index 操作

向量数据库 VectorDB

Row 操作

插入记录

功能介绍

请求示例

请求参数

插入或更新记录

功能介绍

请求示例

请求参数

更新记录

功能介绍

请求示例

请求参数

删除记录

功能介绍

请求示例

请求参数

标量查询

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