Milvus 分区与分区键
分区（partition）把集合内的数据按业务维度物理划分，检索时可以限定分区，扫描的数据量随之减少。分区键（partition key）面向多租户场景：把某个字段声明为分区键后，写入时数据按键值自动路由到内部分区，查询带上该字段即可天然限定范围。两者解决的问题相似但用法不同——手动分区适合数量少、边界清晰的维度，分区键适合取值多、需要自动扩展的租户维度。
基本信息
| 分区 | 集合下的子集，创建后可指定检索范围 |
|---|---|
| 分区键 | 建集合时用 is_partition_key 声明的字段 |
| 查询方式 | 分区用 partition_names，分区键用 filter 条件 |
| 适用维度 | 少而清晰用分区，多而自动扩展用分区键 |
| 代价 | 分区数量过多带来元数据与调度开销 |
典型使用场景
- 多租户隔离：按租户键分区，查询天然不跨租户
- 业务线隔离：不同产品线数据分开放，减少互相干扰
- 冷热分离：把历史数据放独立分区，日常查询不扫描
- 批量重建：新分区灌好数据后切换，避免原地重建影响线上
- 权限边界：物理隔离配合应用层过滤，双重保证不越权
手动分区
手动分区
client.create_partition('kb', partition_name='tenant_42')
client.insert('kb', data=rows, partition_name='tenant_42')
res = client.search('kb', data=[q_vec], limit=10,
partition_names=['tenant_42'],
output_fields=['source']) # 只在指定分区内检索分区键（建集合时指定）
分区键（建集合时指定）
schema.add_field('tenant_id', datatype='VARCHAR', max_length=32,
is_partition_key=True)
# 写入时按 tenant_id 自动路由；查询必须在 filter 中带上该字段才生效
res = client.search('kb', data=[q_vec], limit=10,
filter='tenant_id == "t-42"')分区与分区键对比
| 维度 | 手动分区 | 分区键 |
|---|---|---|
| 建立方式 | 显式创建并指定名字 | 建集合时声明字段，自动路由 |
| 适用基数 | 少而固定 | 多且持续新增 |
| 查询写法 | partition_names 参数 | filter 条件中带键值 |
| 主要风险 | 分区数量过多，元数据开销上升 | 键值选择不当会导致负载倾斜 |
分区键查询忘记带对应过滤条件，会退化成跨所有分区扫描：既失去隔离收益，也可能把别的租户数据召回到上下文里，属于安全与性能双重问题。