Multi-tenancy i Weaviate
Lær at isolere data pr. tenant i en enkelt Weaviate-collection til skalerbare og sikre applikationer med flere kunder.
Multi-tenancy i Weaviate er en gratis Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector-lektion på CoddyKit. Dette er lektion 4 af 4. Du kan læse alle 3 lektioner i dette læringsspor gratis i deres fulde længde — derefter låser CoddyKit PRO alle lektioner op samt praktiske øvelser med en indbygget kodeeditor og en AI-underviser døgnet rundt. Den er en del af læringsforløbet i Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector, og dine fremskridt synkroniseres på tværs af nettet og CoddyKit-appen. Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector-kurset indeholder 4 lektioner i alt.
Hvorfor multitenancy?
Multitenancy gør det muligt for én Weaviate-samling at betjene mange isolerede kunder (lejere), samtidig med at deres data holdes fysisk og logisk adskilt.
- Ét skema, mange lejere
- Stærk dataisolering
- Effektiv ressourceudnyttelse sammenlignet med én samling pr. kunde
Aktivering af multitenancy
Du aktiverer multitenancy, når du opretter samlingen, ved at sætte multiTenancyConfig.enabled = true. Når det er aktiveret, skal hvert objekt tilhøre en lejer.
{
"class": "Article",
"multiTenancyConfig": { "enabled": true }
}Oprettelse af lejere
Lejere føjes eksplicit til en samling. Hver lejer har et unikt navn og en aktivitetsstatus.
- HOT: aktiv, kan forespørges
- COLD: flyttet ud af aktiv lagring, skal aktiveres først
POST /v1/schema/Article/tenants
[
{ "name": "customer-a" },
{ "name": "customer-b" }
]Indsættelse af lejerdata
Når du indsætter objekter, skal du angive, hvilken tenant der ejer objektet. Data for én tenant er aldrig synlige for en anden.
{
"class": "Article",
"tenant": "customer-a",
"properties": { "title": "Hello" }
}Forespørgsler pr. tenant
Alle forespørgsler skal indeholde parameteren tenant. Weaviate begrænser kun søgningen til den pågældende tenants shard, hvilket forbedrer både isolering og ydeevne.
{
Get {
Article (tenant: "customer-a", limit: 5) {
title
}
}
}Garantier for tenant-isolering
Hver tenant får sin egen shard. Det betyder:
- Ingen datalækage mellem tenants
- Uafhængig indeksering pr. tenant
- Livscyklusstyring pr. tenant
Aktivitetsstatus og afl astning
Inaktive tenants kan sættes til COLD for at frigive hukommelse eller flyttes til cloud-lager. Aktivér dem igen efter behov for at kunne forespørge på dem.
PUT /v1/schema/Article/tenants
[
{ "name": "customer-b", "activityStatus": "COLD" }
]Visning og sletning af tenants
Du kan vise alle tenants i en collection eller slette en tenant helt. Når du sletter en tenant, fjernes alle dens data permanent.
GET /v1/schema/Article/tenants
DELETE /v1/schema/Article/tenants
["customer-b"]Skalering med mange tenants
Weaviate understøtter effektivt tusindvis af tenants, fordi inaktive shards bruger minimalt med ressourcer. Brug statusen COLD aktivt for tenants, der sjældent bruges.
Eksempel med Python-klienten
Python-klienten gør tenant-handlinger eksplicitte via et tenant-begrænset handle.
import weaviate
client = weaviate.connect_to_local()
articles = client.collections.get('Article')
tenant_a = articles.with_tenant('customer-a')
tenant_a.data.insert({'title': 'Edge case'})
client.close()Bedste praksis
Retningslinjer for multi-tenant Weaviate:
- Brug én tenant pr. kunde, ikke pr. forespørgsel
- Sæt ubrugte tenants til COLD
- Validér altid tenant-parametret på serversiden for at forhindre opregning
Hurtigt tjek
Test din forståelse af multi-tenancy.
Opsummering
Du har lært at aktivere multi-tenancy, oprette og administrere tenants, indsætte og forespørge på tenant-begrænsede data samt bruge statusen COLD til skalering. Multi-tenancy er afgørende for at bygge sikre apps til flere kunder på én Weaviate-collection.
Lær Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector med en AI-underviser — gratis
Skriv og kør rigtig kode i din browser, få øjeblikkelig hjælp fra en AI-underviser døgnet rundt, og fortsæt, hvor du slap, på web eller i appen.
- Kurser
- 12
- Lektioner
- 48
Ofte stillede spørgsmål
Er lektionen “Multi-tenancy i Weaviate” gratis?
Ja — alle 3 lektioner i læringssporet Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector, inklusive “Multi-tenancy i Weaviate”, kan læses gratis i deres fulde længde her på webstedet. Derefter låser CoddyKit PRO alle lektioner op samt interaktive øvelser med en indbygget kodeeditor og en AI-underviser døgnet rundt. Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector-kurset indeholder 4 lektioner i alt.
Hvad lærer jeg i “Multi-tenancy i Weaviate”?
Lær at isolere data pr. tenant i en enkelt Weaviate-collection til skalerbare og sikre applikationer med flere kunder. Du øver dig i Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector med praktisk kode, som du kører direkte i browseren, og en AI-vejleder døgnet rundt besvarer dine spørgsmål, mens du arbejder dig gennem lektionen.
Skal jeg have erfaring for at begynde på Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector?
Der kræves ingen tidligere erfaring. Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector på CoddyKit er tilrettelagt for både begyndere og øvede, så du kan starte her eller fra begyndelsen og lære i dit eget tempo. Dette er lektion 4 af 4.
Hvor lang tid tager lektionen “Multi-tenancy i Weaviate”?
De fleste CoddyKit-lektioner tager cirka 5–10 minutter. Hver lektion er kort og interaktiv, så du gør løbende fremskridt og kan fortsætte, hvor du slap – på både web og app.
Kan jeg skrive og køre kode i denne Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector-lektion?
Ja. Alle Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector-lektioner har en indbygget kodeeditor, så du kan skrive og køre rigtig kode direkte i din browser og få øjeblikkelig feedback fra AI – uden lokal opsætning.
Alle lektioner i dette kursus
- Semantisk søgning og hybridsøgning
- Brug af Weaviate-moduler
- Strategier for backup og gendannelse
- Multi-tenancy i Weaviate