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1，所有租户共用一个 Collection：所有租户共享一个 Collection，租户特定字段用于过滤。
2，每个租户一个分区：租户共享一个 Collections，但他们的数据存储在不同的分区中。我们可以通过为每个租户分配一个专用分区来隔离数据。
3，基于 Partition Key 的多租户：这是一种可扩展性更强的方案，其中单个 Collections 使用分区 Key 来区分租户。
它们看起来相似，都是“多个租户的数据放在一个大 Collection 里面，然后靠某种标记字段来区分”。但其实这三种方案之间在 性能、隔离性、可扩展性、系统限制 上是有本质区别的。
📌 背景术语解释（先铺垫一下）
Milvus 中的数据组织结构是这样层级的：
Milvus 实例
└── Collection（相当于一张表）└── Partition（相当于表的分区）└── Segment（真正存数据的物理单位）
在这个架构下，我们来逐个分析这三种方案。
✅ 方案1：所有租户共用一个 Collection（靠字段过滤）
🧠 逻辑：
- 所有数据都放在一个 Collection（比如
UserData） - 每条数据里都有一个字段，比如
tenant_id - 查询时通过
WHERE tenant_id = 'xxx'过滤
🧰 举例：
你有 1000 个租户，每条数据记录如下：
{"tenant_id": "tenant_001","user_vector": [0.1, 0.2, ...]
}
查询时你要写：
collection.query(..., filter="tenant_id == 'tenant_001'")
✅ 优点：
- 配置简单，Milvus 不需要额外分区逻辑
- 数据插入和管理方式很通用
❌ 缺点：
- 所有租户的数据物理上在一起，查询会扫所有 segment
- 随着租户增加，性能下降（即使有 filter，也还是要访问不相关的 segment）
- 租户之间隔离性很差
✅ 方案2：每个租户一个分区（Partition）
🧠 逻辑：
- 还是一个 Collection，比如
UserData - 给每个租户建一个分区，名字比如
tenant_001_partition - 每个租户的数据都放到自己专属的分区里
- 查询时用
partition_names=["tenant_001_partition"]
🧰 举例：
collection.query(..., partition_names=["tenant_001_partition"])
Milvus 内部只会访问这个 partition 中的 segment，不扫别的。
✅ 优点：
- 性能好：查询只访问相关分区，跳过大量无关数据
- 租户间数据物理隔离，安全性更高
- 支持批量插入
❌ 缺点：
- Milvus 有 最大分区数量限制（比如 <= 4096）
- 如果你有很多租户（> 1w），这个方案就 hold 不住了
✅ 方案3：Partition Key 多租户（按字段自动分区）
🧠 逻辑：
- 创建 Collection 时，声明某个字段为
partition key（比如tenant_id） - Milvus 会自动按字段值划分分区
- 你无需手动建 partition，系统帮你管理
FieldSchema(name="tenant_id", dtype=DataType.VARCHAR, is_partition_key=True)
🧰 举例：
插入数据时：
{"tenant_id": "tenant_001", "vector": [...]}
系统会自动把这些数据放到 tenant_001 的隐藏分区中。
查询时直接用：
filter="tenant_id == 'tenant_001'"
✅ 优点：
- 非常适合海量租户（>10w）
- 自动分区管理，不用你操心
- 分区粒度和方案2类似，性能也接近
❌ 缺点：
- 当前 Milvus 不支持对 partition-key Collection 做批量插入
- 插入时每条数据都必须显式带上 partition key 字段
- 较新版本才支持（Milvus 2.3+）
🧠 总结对比表
| 方案 | 结构 | 隔离性 | 查询性能 | 扩展性 | 插入支持 | 管理复杂度 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 共用 Collection + tenant_id 字段 | 所有数据在一起 | 差 | 差 | 高 | 支持 | 简单 |
| 每租户一个 Partition | 数据物理隔离 | 高 | 好 | 有上限（约 4K） | 支持 | 中等 |
| Partition Key 多租户 | 自动按字段分区 | 中高 | 好 | 极高（>10w租户） | 不支持批量 | 简单 |
🔚 容易搞混的原因
这三种都涉及一个字段 tenant_id 来分租户，看起来区别不大。但 “字段过滤” 和 “分区索引级别过滤” 是性能上完全不同的两码事：
- “字段过滤”是后过滤，Milvus 先扫数据再判断是否属于你；
- “分区过滤”是预过滤，Milvus 直接跳过不相关数据段。
所以看起来一样，实际上性能和隔离上差别非常大。