标题：索引标量字段
在 Milvus 中，标量索引用于通过特定的非向量字段值加速元数据过滤，类似于传统数据库索引。本指南将指导你创建和配置针对整数、字符串等字段的标量索引。
本页上的代码片段使用新的 MilvusClient (Python)与 Milvus 进行交互。其他语言的新版 MilvusClient SDK 将在未来更新中发布。
标量索引的类型
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自动索引 (opens in a new tab): Milvus 根据标量字段的数据类型自动决定索引类型。当你不需要控制特定索引类型时，可以使用此选项。
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自定义索引 (opens in a new tab): 你可以指定精确的索引类型，例如倒排索引。这样可以更好地控制索引类型的选择。
自动索引
要使用自动索引，请忽略 index_type 参数，以使 Milvus 可以根据标量字段类型推断索引类型。有关标量数据类型和默认索引算法之间的映射，请参阅 标量字段索引算法 (opens in a new tab)。
示例：
# 自动索引
client = MilvusClient(
uri="http://localhost:19530"
)
index_params = client.create_index_params() # 准备一个空的IndexParams对象，无需指定任何索引参数
index_params.add_index(
field_name="scalar_1", # 要索引的标量字段名称
index_type="", # 要创建的索引类型。对于自动索引，保留为空或省略此参数。
index_name="default_index" # 要创建的索引名称
)
client.create_index(
collection_name="test_scalar_index", # 指定集合名称
index_params=index_params
)自定义索引
使用自定义索引，请在 index_type 参数中指定特定的索引类型。
index_params = client.create_index_params() # 准备一个IndexParams对象
index_params.add_index(
field_name="scalar_2", # 要索引的标量字段的名称
index_type="INVERTED", # 要创建的索引类型
index_name="inverted_index" # 要创建的索引的名称
)
client.create_index(
collection_name="test_scalar_index", # 指定集合名称
index_params=index_params
)方法和参数
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create_index_params()
准备一个 IndexParams 对象。
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add_index()
将索引配置添加到 IndexParams 对象中。
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field_name (string)
要索引的标量字段的名称。
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index_type (string):
要创建的标量索引的类型。对于隐式索引，保留为空或省略此参数。
对于自定义索引，有效的值包括:
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INVERTED：(推荐)倒排索引包含一个包含所有标记化单词按字母顺序排序的词典。详细信息请参见标量索引。
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STL_SORT：使用标准模板库排序算法对标量字段进行排序。支持布尔值和数字字段 (例如，INT8、INT16、INT32、INT64、FLOAT、DOUBLE)。
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Trie：用于快速前缀搜索和检索的树数据结构。支持 VARCHAR 字段。
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index_name (string)
要创建的标量索引的名称。每个标量字段支持一个索引。
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create_index()
在指定的集合中创建索引。
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collection_name (string)
要创建索引的集合的名称。
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index_params
包含索引配置的 IndexParams 对象。
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验证结果
使用 list_indexes() 方法来验证标量索引的创建：
client.list_indexes(
collection_name="test_scalar_index" # 指定集合名称
)
# 输出:
# ['default_index','inverted_index']限制
- 目前，标量索引支持 INT8、INT16、INT32、INT64、FLOAT、DOUBLE、BOOL 和 VARCHAR 数据类型，但不支持 JSON 和 ARRAY 类型。