Multi-location dans Weaviate
Apprenez à isoler les données de chaque locataire dans une même collection Weaviate pour créer des applications évolutives et sécurisées destinées à plusieurs clients.
Multi-location dans Weaviate est une leçon Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 4 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
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.
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Questions Fréquemment Posées
La leçon « Multi-location dans Weaviate » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Multi-location dans Weaviate » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector, passe à CoddyKit PRO. Le cours Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Multi-location dans Weaviate » ?
Apprenez à isoler les données de chaque locataire dans une même collection Weaviate pour créer des applications évolutives et sécurisées destinées à plusieurs clients. Tu pratiques Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector ?
Aucune expérience préalable n'est requise. Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 4 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Multi-location dans Weaviate » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector ?
Oui. Chaque leçon Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Recherche sémantique et recherche hybride
- Utiliser les modules Weaviate
- Stratégies de sauvegarde et de restauration
- Multi-location dans Weaviate