Multilocação no Weaviate
Aprenda a isolar dados por locatário em uma única coleção do Weaviate para criar aplicativos escaláveis e seguros para vários clientes.
Multilocação no Weaviate é uma aula grátis de Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector no CoddyKit. Esta é a aula 4 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
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.
Aprenda Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector com um tutor de IA — grátis
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Perguntas Frequentes
A aula “Multilocação no Weaviate” é grátis?
Sim — o texto completo de “Multilocação no Weaviate” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Multilocação no Weaviate”?
Aprenda a isolar dados por locatário em uma única coleção do Weaviate para criar aplicativos escaláveis e seguros para vários clientes. Você pratica Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 4 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Multilocação no Weaviate”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector?
Sim. Cada aula de Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Busca Semântica e Busca Híbrida
- Usando Módulos do Weaviate
- Estratégias de Backup e Restauração
- Multilocação no Weaviate