Multi-tenancy en Weaviate
Aprenda a aislar los datos de cada tenant en una única colección de Weaviate para crear aplicaciones multiusuario escalables y seguras.
Multi-tenancy en Weaviate es una lección gratuita de Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector en CoddyKit. Esta es la lección 4 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
Why Multi-Tenancy?
Multi-tenancy lets one Weaviate collection serve many isolated customers (tenants) while keeping their data physically and logically separated.
- One schema, many tenants
- Strong data isolation
- Efficient resource use vs. one collection per customer
Enabling Multi-Tenancy
You enable multi-tenancy at collection creation time by setting multiTenancyConfig.enabled = true. Once enabled, every object must belong to a tenant.
{
"class": "Article",
"multiTenancyConfig": { "enabled": true }
}Creating Tenants
Tenants are added to a collection explicitly. Each tenant has a unique name and an activity status.
- HOT: active, queryable
- COLD: offloaded, must be activated first
POST /v1/schema/Article/tenants
[
{ "name": "customer-a" },
{ "name": "customer-b" }
]Inserting Tenant Data
When inserting objects you must specify which tenant owns the object. Data for one tenant is never visible to another.
{
"class": "Article",
"tenant": "customer-a",
"properties": { "title": "Hello" }
}Querying Per Tenant
Every query must include the tenant parameter. Weaviate scopes the search to that tenant's shard only, improving both isolation and performance.
{
Get {
Article (tenant: "customer-a", limit: 5) {
title
}
}
}Tenant Isolation Guarantees
Each tenant gets its own shard. This means:
- No cross-tenant data leakage
- Independent indexing per tenant
- Per-tenant lifecycle management
Activity Status & Offloading
Inactive tenants can be set to COLD to free memory, or offloaded to cloud storage. Reactivate them on demand to query again.
PUT /v1/schema/Article/tenants
[
{ "name": "customer-b", "activityStatus": "COLD" }
]Listing & Deleting Tenants
You can list all tenants of a collection or delete a tenant entirely. Deleting a tenant removes all its data permanently.
GET /v1/schema/Article/tenants
DELETE /v1/schema/Article/tenants
["customer-b"]Scaling with Many Tenants
Weaviate supports thousands of tenants efficiently because inactive shards consume minimal resources. Use COLD status aggressively for rarely-used tenants.
Python Client Example
The Python client makes tenant operations explicit via a tenant-scoped 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()Best Practices
Guidelines for multi-tenant Weaviate:
- Use one tenant per customer, not per request
- Set unused tenants to COLD
- Always validate the tenant param server-side to prevent enumeration
Quick Check
Test your understanding of multi-tenancy.
Recap
You learned to enable multi-tenancy, create and manage tenants, insert and query tenant-scoped data, and use COLD status for scaling. Multi-tenancy is the key to building secure, multi-customer apps on a single Weaviate collection.
Aprende Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector con un tutor de IA — gratis
Escribe y ejecuta código real en tu navegador, obtén ayuda instantánea de un tutor de IA disponible 24/7 y continúa donde lo dejaste en la web o en la aplicación.
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Preguntas frecuentes
¿La lección «Multi-tenancy en Weaviate» es gratis?
Sí — el texto completo de «Multi-tenancy en Weaviate» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Multi-tenancy en Weaviate»?
Aprenda a aislar los datos de cada tenant en una única colección de Weaviate para crear aplicaciones multiusuario escalables y seguras. Practicas Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector?
No se requiere experiencia previa. Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 4 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Multi-tenancy en Weaviate»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector?
Sí. Cada lección de Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Búsqueda semántica y búsqueda híbrida
- Uso de módulos de Weaviate
- Estrategias de copia de seguridad y restauración
- Multi-tenancy en Weaviate