#SundayT1998/milvus-client

#特性与能力边界

• 集合生命周期：创建、描述、是否存在、列出、删除。
• 数据面：insert、upsert、delete。
• 检索面：search、query。
• 索引与分区：索引的创建 / 描述 / 删除，@index 提供参数 builder； 分区的创建 / 删除 / 是否存在 / 列出。
• 加载与刷盘：LoadCollection / ReleaseCollection / LoadPartitions / ReleasePartitions / GetLoadState / Flush / GetFlushState。加载与刷盘 返回可等待的任务，轮询默认 200ms 一次。
• 大结果集翻页：QueryIterator（客户端侧主键游标）与 SearchIterator （服务端侧 v2 游标）。
• 跨 target：wasm / wasm-gc / js / native 四个后端都编得过。 只有真连 socket 的那部分要 --target native。
• 错误可分流：传输失败可以原样重试，服务端拒绝要看错误码。

• 只交付 column-based 一路。写入用 WriteColumn 承接 @column.ColumnValue， 回读用 @column.Column。row-based API 已排进 docs/ROADMAP.md，不是不打算做。
• CreateCollection 不会顺带建索引或 load 集合。上游 IsFast() 那种一步到位 的便利被拆成了显式调用，顺序不能倒：建集合 → 建索引 → 加载（轮询到 Loaded） → 检索 / 查询。Milvus 拒绝加载没有索引的集合，也拒绝对未加载的集合检索。
• 其余尚未覆盖的能力见 docs/ROADMAP.md。

#安装

moon add SundayT1998/milvus-client

#快速上手

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async fn quickstart() -> Unit raise @client.ClientError {
  // 1. 连上 Milvus
  let cfg = @transport.Config::new("127.0.0.1:19530")
    .with_token("root:Milvus")
    .with_db_name("default")
    .with_timeout_millis(5000)
  let (client, channel) = @native.connect(cfg)

  // 2. 建集合
  client.create_collection(
    @client.simple_create_collection_option("demo", dim=4),
  )

  // 3. 建索引
  client.create_index(
    @client.new_create_index_option(
      "demo",
      "vector",
      @index.new_flat_index(@index.MetricType::L2),
    ),
  )

  // 4. 加载，等到数据面就绪
  client.load_collection(@client.new_load_collection_option("demo")).wait()

  // 5. 写入三行
  let _ = client.insert(
    @client.new_write_option("demo", [
      @client.WriteColumn::new("id", @column.ColumnValue::Int64([1L, 2L, 3L])),
      @client.WriteColumn::new(
        "vector",
        @column.ColumnValue::FloatVector(4, [
          [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
          [0.5, 0.6, 0.7, 0.8],
          [0.9, 1.0, 1.1, 1.2],
        ]),
      ),
    ]),
  )

  // 6. 检索
  let hits = client.search(
    @client.new_search_option("demo", limit=3, [
      @column.ColumnValue::FloatVector(4, [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]]),
    ]).with_anns_field("vector"),
  )
  ignore(hits)

  // 7. 按表达式查询
  let rows = client.query(
    @client.new_query_option("demo")
    .with_filter("id >= 1")
    .with_output_fields(["id", "vector"])
    .with_limit(10),
  )
  let ids : @column.Column = rows.column("id") catch { _ => return }

  // 8. 翻页
  let iterator = client.search_iterator(
    @client.new_search_iterator_option("demo", 1000, [
      @column.ColumnValue::FloatVector(4, [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]]),
    ])
    .with_anns_field("vector")
    .with_batch_size(500),
  ) catch {
    _ => return
  }
  while true {
    let page = iterator.next() catch {
      err => if err.is_end_of_iterator() { break } else { return }
    }
    ignore(page.hits.length())
  }
  let _ = iterator.close()

  // 9. 清理
  client.flush(@client.new_flush_option("demo")).wait()
  client.release_collection(@client.new_release_collection_option("demo"))
  client.drop_collection(@client.new_drop_collection_option("demo"))
  channel.close()
}

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