qdrant-multitenancy

Qdrant 多租户

多租户 是指在单个 Qdrant 部署中隔离多个用户或租户的数据。

• 需要考虑的问题是：有多少租户，它们的规模差异有多大？ 答案决定了隔离策略。
• 选择前先了解三种隔离级别：基于 payload、基于分片和基于集合。
• 对绝大多数用户来说，默认的正确选择是使用单个集合并按 payload 分区，而不是每个租户一个集合。

许多小型租户（默认：按 Payload 分区）

适用场景：你有许多规模大致相近、体量适中的租户。这是大多数用户推荐的默认方案。

一个集合容纳所有租户。payload 字段标记所有权，查询时通过筛选该字段来隔离每个租户的结果。

工作原理

• 在租户字段上创建一个带有 is_tenant=true 的 keyword payload 索引（该标志需要 v1.11+）。is_tenant 会告知 Qdrant 此字段用于标识租户，因此每个租户的向量会存储在一起，并通过顺序读取提供服务。请参阅 。
• 查询时，使用租户字段上的 must 筛选器隔离每个租户。如果没有该筛选器，查询就会搜索所有租户的数据。请参阅基于 Payload 的多租户。
• 文本相关性（BM25 或带有 IDF 修饰符的稀疏向量）使用在整个分片上计算的统计数据进行评分，因此词汇不同的租户会相互影响评分。在 Qdrant 1.19 或更高版本中，传入 idf 搜索参数和租户筛选器，并为租户字段创建索引；在 1.20 或更高版本中，这也适用于全文索引上的 BM25 text 查询每租户评分统计。
• 采用此策略时，随着规模扩大，索引速度可能会成为瓶颈，因为所有租户都在同一个集合中建立索引。为避免这种情况，你可以禁用全局 HNSW 创建（针对整个集合），只构建每个租户的索引：将 m=0，并将 payload_m 设为非零值。虽然这会加快索引过程，但请注意，不带租户筛选器的请求会变慢，因为它们必须扫描所有分组。因此，只有在遇到瓶颈且跨租户搜索很少时才采用此取舍。校准性能。

少数大型租户加上长尾租户（分层多租户）

适用场景：你有典型的 SaaS 客户分布：少数大型客户和许多小型客户；小型租户还可能随着时间推移而增长。此功能从 v1.16+ 起可用。它能避免邻居干扰问题，即某个大型租户迫使整个集群扩容，从而增加成本并降低其他所有租户的性能。

分层多租户将小型租户放在共享的备用分片中，同时将大型租户隔离在专用分片中，且所有租户都位于同一个集合内。 它结合了两种隔离级别：用于逻辑隔离的基于 payload 的多租户，以及用于大型租户物理隔离和资源隔离的自定义分片。超出共享分片承载能力的租户可以在之后迁移到专用分片，且无需停机。

工作原理

• 使用自定义（用户定义）分片创建集合，并配置基于负载的多租户。一个共享的备用分片存放所有小型租户。如果有大型租户，则为其创建专用分片（每个租户一个）。查看分层多租户。
• 何时提升租户？如果租户规模大到需要专用资源（当租户接近索引阈值时，是一个合理的提升触发条件），就将其提升到专用分片。Qdrant 会将其数据透明地迁移到新分片，同时持续提供读写服务。查看如何将租户提升到专用分片。
• 请记住，重新分片可能既耗费资源又耗时，因此在决定哪些租户应使用专用分片时，请仔细考虑租户的增长模式。
• 不建议每个集群配置超过约 1000 个专用分片（资源开销）。
• 备用分片（存放小型租户）必须能放在单个节点上。
• 分片方式在创建集合时即固定：自动分片的集合（默认）无法原地转换为自定义分片。如果以后有任何现实可能需要隔离大型租户，请从一开始就使用自定义分片创建集合，并将每个租户放入备用分片。

少量异构租户（每个租户一个集合）

适用场景：租户数量有限，且各租户使用不同的嵌入模型或集合架构。

• 只有在租户数量有限且需要严格隔离，或租户的向量由不同的嵌入模型生成时，才应创建多个集合。

数据驻留和地理隔离（自定义分片）

适用场景：数据必须在物理上固定存储于某个地点，例如医疗行业的区域合规要求（一个区域的数据存储在加拿大，另一个区域的数据存储在德国）。这不仅是租户层面的问题，单个租户也可能需要按区域拆分自己的数据。

• 与分层多租户一样，这种方式使用自定义分片；区别在于分片依据不同。此处的分片键是区域。每个键的数据会存放在特定分片上，你可以将这些分片部署在特定地点，同时所有数据仍保留在同一个集合中。如果还需要在区域内隔离各租户，可结合负载分区使用。查看用户定义的分片了解设置方法。
• 只有当集群节点实际位于目标区域时，才能实现地理驻留。
• Qdrant Cloud 会将集群部署在单个区域，目前不提供托管式多区域部署。

不要这样做

• 不要将负载过滤器视为完整的安全模型。在 Qdrant 中（除非使用每个租户一个集合的方式），租户隔离基于负载。这是应用层的责任，而过滤器只是其中很小的一部分。