Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector · Lezione

Multi-tenancy in Weaviate

Imparate a isolare i dati per tenant in un’unica collection Weaviate, per applicazioni scalabili e sicure con più clienti.

Multi-tenancy in Weaviate è una lezione Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 4 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector include 4 lezioni in totale.

Parti di questa lezione non sono ancora state tradotte e vengono mostrate in inglese.

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.

Domande Frequenti

La lezione «Multi-tenancy in Weaviate» è gratuita?

Sì — il testo completo di «Multi-tenancy in Weaviate» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector, passa a CoddyKit PRO. Il corso Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector include 4 lezioni in totale.

Cosa imparerò in «Multi-tenancy in Weaviate»?

Imparate a isolare i dati per tenant in un’unica collection Weaviate, per applicazioni scalabili e sicure con più clienti. Eserciti Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.

Ho bisogno di esperienza per iniziare Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector?

Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 4 di 4.

Quanto tempo richiede la lezione «Multi-tenancy in Weaviate»?

La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.

Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector?

Sì. Ogni lezione Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.

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