Milvus项目中JSON路径索引与表达式过滤的协同问题分析
2025-05-04 14:18:49作者:俞予舒Fleming
问题背景
在Milvus 2.5版本中,当使用JSON路径索引结合表达式模板和搜索提示(hint)进行查询时,发现了一个关键问题。具体表现为:在创建了JSON路径索引后,使用"not in [array]"或"!="这类否定表达式进行过滤查询时,返回的结果集不正确。
问题现象
测试案例中,当执行类似json_field['number'] not in [1, 2, 3]这样的查询时:
- 未创建JSON路径索引时:查询结果正确,返回了所有number字段值不在1、2、3中的文档
- 创建JSON路径索引后:查询结果错误,反而返回了包含1、2、3的文档,同时遗漏了部分符合条件的数据
这种不一致性表明JSON路径索引与表达式过滤的协同处理存在缺陷,特别是在处理否定条件时。
技术分析
根本原因
经过深入分析,发现问题出在后置过滤(post filter)与JSON索引的交互上。当启用迭代过滤(iterative_filter)提示时,系统应该:
- 首先使用索引快速缩小结果范围
- 然后对初步结果进行表达式过滤
但在当前实现中,对于JSON字段的否定表达式过滤,系统错误地依赖了索引过滤而忽略了后置过滤步骤,导致不符合条件的文档被错误地包含在结果中。
影响范围
该问题主要影响以下场景:
- 使用JSON字段进行否定条件查询(not in, !=)
- 结合了表达式模板和搜索提示
- 已创建针对该JSON字段的路径索引
解决方案
修复方案的核心是确保在使用后置过滤时,系统不会错误地依赖索引进行过滤。具体包括:
- 明确过滤阶段:严格区分索引过滤和后置过滤阶段
- 正确处理否定条件:对于JSON字段的否定表达式,确保后置过滤阶段正确执行
- 优化查询计划:改进查询优化器对JSON路径索引和表达式过滤协同工作的处理逻辑
最佳实践建议
基于这一问题的分析,建议开发人员在使用Milvus的JSON功能时注意以下几点:
- 测试验证:在使用否定表达式查询JSON字段时,务必验证结果是否符合预期
- 索引策略:谨慎评估是否需要为JSON字段创建路径索引,特别是当主要使用否定条件查询时
- 版本升级:确保使用修复后的版本(如Milvus 2.5.7rc2及以上)
- 监控机制:对关键查询建立结果验证机制,确保数据一致性
总结
JSON路径索引是Milvus提供的一个强大功能,能够显著提升对JSON字段的查询效率。然而,在与特定类型的表达式(特别是否定条件)结合使用时,需要特别注意其行为是否符合预期。通过理解这一问题背后的技术细节,开发人员可以更好地利用Milvus的JSON功能,同时避免潜在的数据一致性问题。
该问题的修复体现了Milvus社区对数据一致性和查询准确性的高度重视,也为复杂查询场景下的JSON处理提供了更可靠的基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
194
212
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
650
271
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.7 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
633
143