Создавать коллекции в Zilliz Cloud стало намного проще
Создание правильной схемы данных критически важно для любого приложения баз данных, и по мере роста сложности ваших проектов вам нужны более мощные параметры конфигурации. Хотя Zilliz Cloud всегда предлагал расширенные возможности через наш SDK, мы услышали ваши отзывы о том, что вы хотите, чтобы эти функции были доступны напрямую в UI.
Сегодня мы предоставляем именно это. Мы улучшили весь процесс создания коллекций, добавив расширенные возможности прямо в интерфейс, что позволяет быстрее и проще создавать готовые к продакшену схемы без переключения между инструментами.
Полнотекстовый поиск и сопоставление по ключевым словам теперь доступны в UI
Полнотекстовый поиск ранжирует документы по релевантности терминов, что важно для RAG (Retrieval-Augmented Generation) и приложений, интенсивно использующих ключевые слова. Он работает напрямую с необработанным текстом и автоматически генерирует разреженные векторы — ручное создание эмбеддингов не требуется. Сопоставление по ключевым словам, в свою очередь, идеально подходит для фильтрации по точным фразам и точного поиска.
Ранее обе функции были доступны только через SDK. Для их настройки требовалось понимание того, как input text field, function и output sparse field работают вместе, — это легко настроить неправильно и сложно отлаживать.
С этим обновлением полнотекстовый поиск теперь полностью управляется через UI. Выберите столбец VARCHAR, выберите функцию (Standard или Custom Analyzer) и назначьте разреженное поле. Мы также отображаем примеры кода SDK прямо в интерфейсе, чтобы при необходимости помочь вам плавно перейти к рабочим процессам с кодом.
Сопоставление по ключевым словам теперь включается одним переключателем. Вы можете напрямую включить его для конкретных полей, что делает настройку быстрее и интуитивно понятнее.
Полнотекстовый поиск и сопоставление по ключевым словам теперь доступны в UI.png
Простое партиционирование: понятные рекомендации для правильного выбора
Партиционирование необходимо для настройки производительности, особенно в мультитенантных или крупномасштабных средах. Но различие между Partition и Partition Key не всегда было очевидным — а оно важно.
В Zilliz Cloud:
Partition — это физическое подмножество Collection. Оно использует ту же схему, но содержит только часть данных — идеально для изоляции рабочих нагрузок или повышения производительности запросов.
Partition Key позволяет разделять данные между тенантами с помощью скалярного поля, обеспечивая логическую изоляцию в масштабе.
Ранее разделы нужно было создавать, определять и управлять ими через SDK. Похожие названия и взаимоисключающее поведение часто приводили к путанице, а ошибки конфигурации могли обходиться дорого, иногда требуя полной перезагрузки данных.
Теперь мы сделали это проще и безопаснее. UI теперь четко объясняет разницу между Partition и Partition Key во время создания коллекции, помогая вам выбрать подходящую настройку для ваших задач. Новая страница управления разделами позволяет создавать и предварительно просматривать partition, а также импортировать данные непосредственно в них.
Когда Partition Key включен, разделы управляются автоматически — UI отключает ручное партиционирование, чтобы предотвратить конфликты.
Партиционирование без сложностей — понятные рекомендации для правильного выбора
Элементы управления Memory Mapping: настраивайте в любое время, а не только при создании
Mmap (memory mapping) — это мощная функция, которая снижает потребление памяти и повышает пропускную способность, особенно для больших или редко используемых полей. Но раньше управлять ею было непросто.
Ранее Mmap нужно было включать при создании коллекции, а изменить его можно было только через SDK. Интерфейс также не объяснял, когда нужно освобождать коллекцию для внесения изменений, и не помогал понять разные способы применения Mmap к вашим данным.
Мы решили все эти проблемы.
Настройки Mmap теперь более детальные и явные. Приоритеты на уровне поля, коллекции и кластера четко определены.
Теперь вы можете настраивать Mmap по требованию на уровне коллекции или столбца — и отдельно для необработанных данных и данных индекса.
Статус Mmap виден и редактируется прямо в представлении схемы. Просто освободите коллекцию, и вы сможете обновить настройки из UI.
Поддержка nullable и значений по умолчанию: более устойчивые записи, более чистый UI
Мы знаем, что не каждому полю нужны значение по умолчанию или настройка nullable. Но когда они действительно нужны — особенно для неполных данных или гибких схем, — они необходимы.
Раньше эти параметры загромождали интерфейс создания коллекции, даже когда не использовались. Теперь мы упростили этот опыт. Настройки nullable и значений по умолчанию по умолчанию скрыты. Они по-прежнему доступны при необходимости, но больше не мешают частым операциям.
Это дает вам более чистый интерфейс, сохраняя при этом полный контроль отказоустойчивости, когда он вам нужен.
Поддержка nullable и значений по умолчанию — более устойчивые записи, более чистый UI
Полное управление индексами: скалярные и векторные индексы в одном месте
Индексы критически важны для быстрого поиска и фильтрации. Раньше при создании коллекции векторные индексы настраивались автоматически; но если вы хотели создать скалярные индексы, их нужно было настраивать отдельно с помощью SDK. UI также не объяснял, почему скалярные индексы важны, поэтому большинство пользователей просто пропускали этот шаг. Это становилось узким местом производительности: когда пользователи фильтровали данные по скалярным полям без правильной индексации, запросы выполнялись намного медленнее, чем должны были.
В этом обновлении мы решили все эти проблемы.
Процесс создания коллекции теперь включает полноценный модуль индексирования, который объясняет, почему индексы важны, и помогает настроить подходящие.
Добавлена отдельная страница управления индексами для создания, удаления и предварительного просмотра всех типов индексов, что переносит полный жизненный цикл управления в UI.
Теперь доступна поддержка индексов JSON Path, что дает огромный прирост производительности запросов для JSON и динамических полей.
Shard и Consistency Level теперь видны в UI
Две из самых мощных настроек уровня Collection — Shard и Consistency Level — ранее были скрыты в UI. Из-за этого было сложно проверить, подходят ли настройки по умолчанию для вашей рабочей нагрузки.
Shards разделяют вашу Collection по горизонтали и обеспечивают параллельные каналы записи, что значительно повышает пропускную способность записи.
Consistency Level управляет тем, насколько актуальными должны быть данные во время операций поиска и запросов. По умолчанию мы используем
Bounded, что обеспечивает баланс между актуальностью и производительностью.
В этом обновлении мы сразу показываем обе настройки в процессе создания коллекции. Вы можете сразу настроить их в соответствии с потребностями вашего приложения — со встроенными пояснениями и рекомендациями по использованию, которые помогут вам принимать решения.
Shard и Consistency Level теперь видны в UI
Улучшенный дизайн схемы: более удобная интеграция Dynamic Field
Dynamic fields позволяют вставлять новые поля без изменения схемы — идеальный вариант для приложений с гибкими структурами данных. Однако в UI Zilliz Cloud это было представлено всего лишь как переключатель, из-за чего было непонятно, как dynamic fields связаны со скалярными или векторными столбцами.
Теперь dynamic fields отображаются вместе со скалярными и векторными полями при проектировании схемы. Мы добавили описательные метки, чтобы помочь вам понять, как эта мощная функция вписывается в вашу схему.
Улучшенный дизайн схемы- более удобная интеграция Dynamic Field
Мы также объединили Data Import с Data Preview, упростив рабочий процесс и сократив необходимость переключаться между вкладками.
Заключение: создавайте правильно с самого начала
В Zilliz мы считаем, что создание коллекции не должно быть игрой в угадайку. Правильная схема — это основа всего: от производительности запросов и экономической эффективности до того, насколько быстро ваши AI-приложения смогут масштабироваться.
Это обновление не просто добавляет больше настроек. Оно дает вам ясность и контроль, чтобы уверенно спроектировать модель данных с первого раза. Настраиваете ли вы partitions, включаете Mmap, определяете indexes или тонко настраиваете параметры consistency — теперь все это проще увидеть, понять и управлять этим напрямую в UI.
Благодаря этим улучшениям вы можете перестать беспокоиться о сложности инфраструктуры и сосредоточиться на создании более быстрых, умных и интеллектуальных приложений на базе векторного поиска.
Начало работы с Zilliz Cloud
Готовы оценить улучшенный рабочий процесс? Новый интерфейс уже доступен всем пользователям Zilliz Cloud.
Существующие пользователи: Войдите в свою консоль Zilliz Cloud и создайте новую коллекцию, чтобы изучить обновленные функции. Ваши существующие коллекции продолжат работать без изменений.
Впервые в Zilliz Cloud? Зарегистрируйтесь бесплатно и начните работу с кредитами до $200. Оцените мощь управляемых векторных баз данных с нашими упрощенными инструментами проектирования схемы.
Нужна помощь? Ознакомьтесь с нашей документацией или свяжитесь с нашей службой поддержки, чтобы получить рекомендации по оптимизации настройки вашей векторной базы данных.
Как всегда, мы будем рады вашим отзывам, которые помогут нам продолжать улучшать Zilliz Cloud.
Читать далее
Why and How to Migrate from Self-Hosted Milvus to Zilliz Cloud
A simple, step-by-step guide to migrating from Milvus to Zilliz Cloud. Learn both endpoint and backup methods for a smooth, scalable vector database migration.
Why Not All VectorDBs Are Agent-Ready
Explore why choosing the right vector database is critical for scaling AI agents, and why traditional solutions fall short in production.
Why AI Databases Don't Need SQL
Whether you like it or not, here's the truth: SQL is destined for decline in the era of AI.