操作 FAQ

    • 程序执行时主进程中无 client
    • 每个子进程分别创建 client 进行操作

    以下为正确程序的示例（部分细节如 import multiprocessing as mp 需自行修改）。

    当表名为 TABLE_NAME，且已插入 vector_1 的表存在时，直接在主程序中直接调用该函数，两个 insert 进程和一个 search 进程同时执行，且能获得正确结果。其中需注意的是，search 的结果与当前正在 insert 的向量无关。

    其中 即为主进程所起 client，程序将会持续执行，直至 timeout。

    1. def test_add_vector_search_multiprocessing(self, connect, table):
    2.     '''
    3.     target: test add vectors, and search it with multiprocessing
    4.     method: set vectors_1[0] as query vectors
    5.     expected: status ok and result length is 1
    6.     '''
    7.     nq = 5
    8.     vectors_2 = gen_vectors(nq, dim)
    10.     status, ids = connect.add_vectors(table, vectors_1)
    11.     time.sleep(3)
    14.     assert count == 5
    16.       def add_vectors_search(connect, idx):
    17.         if (idx % 2) == 0:
    18.             status, ids = connect.add_vectors(table, vectors_2)
    19.             assert status.OK()
    20.             status, result = connect.search_vectors(table, 1, [vectors_1[0]])
    21.             assert status.OK()
    22.             assert len(result) == 1
    24.     process_num = 3
    25.     processes = []
    27.         p = Process(target=add_vectors_search, args=(connect, i))
    28.         processes.append(p)
    29.         p.start()
    30.     for p in processes:
    31.         p.join()

    在 Milvus 支持的索引类型中，IVFLAT 和 IVF_SQ8 是基于 k-means 空间划分的分桶搜索算法。空间被分为 nlist 个桶，导入的向量被分配存储在基于 nlist 划分的文件结构中。搜索发生时，只搜索最近似的 nprobe 个文件。

    想要避免这种情况，您可以尝试将 设置为更大值，或是把 nlist 和 K 设置小一点。

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