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Cree un índice de búsqueda vectorial de Atlas con Kubernetes

Atlas Kubernetes Operator admite índices Vector Search de Atlas en los clústeres de Atlas. Para aprender más, consulta avs-types-búsqueda-vectorial.

  • Ejecutando clúster de Kubernetes con Atlas Kubernetes Operator implementar.

  • Versión de MongoDB 6.0.117.0.2 o superior en cualquier nivel del clúster.

    Nota

    No puedes crear más de:

    • 3 índices en clústeres M0.

    • 10 índices en clústeres Flex.

    No hay límites para la cantidad de índices que puedas crear en M10+ clústeres.

  • Colección para crear el índice de Atlas búsqueda vectorial.

Necesitas el rol de Project Data Access Admin o superior para crear y administrar los índices de búsqueda de Atlas Vector.

1

Configura los spec.deploymentSpec.searchIndexes objeto.

Los siguientes parámetros se aplican a este objeto:

Parameter
Descripción

DBName

Etiqueta legible por humanos que identifica la base de datos existente que contiene la colección con uno o más índices de Atlas Search.

IMPORTANTE: La base de datos que especifique debe existir previamente. Si no tienes una base de datos existente, crea una.

CollectionName

Etiqueta legible por humanos que identifica la colección que contiene uno o más índices de búsqueda de Atlas.

Type

Tipo de índice. Atlas acepta los siguientes valores:

  • search

  • vectorSearch

Para saber más sobre los parámetros disponibles, consulte AtlasDeployment Custom recurso.

Ejemplo:

Ejecuta el siguiente comando.

cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: atlas.mongodb.com/v1
kind: AtlasDeployment
metadata:
name: my-atlas-cluster
namespace: mongodb-atlas-system
spec:
projectRef:
name: my-project
deploymentSpec:
backupEnabled: true
clusterType: REPLICASET
name: Test-cluster-M10
replicationSpecs:
- regionConfigs:
- backingProviderName: AWS
electableSpecs:
instanceSize: M10
nodeCount: 3
priority: 7
providerName: AWS
regionName: US_EAST_1
zoneName: Zone 1
searchIndexes:
- DBName: sample_airbnb
collectionName: listingsAndReviews
name: my-index
vectorSearch:
fields: |
[
{"my-field":{"type": "vector", { ...},
]
type: vectorSearch
terminationProtectionEnabled: false
EOF

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