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# Vektoren auflisten
<a name="s3-vectors-list"></a>

Mit der [ListVectors](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_S3VectorBuckets_ListVectors.html)API-Operation können Sie Vektoren in einem Vektorindex auflisten. Weitere Informationen zur maximalen Anzahl von Vektoren, die pro Seite zurückgegeben werden können, finden Sie unter [Begrenzungen und Einschränkungen](s3-vectors-limitations.md). Die Antwort enthält ein Paginierungstoken, wenn Ergebnisse gekürzt werden. Weitere Informationen zu den Antwortelementen von `ListVectors` finden Sie [ListVectors](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_S3VectorBuckets_ListVectors)in der *Amazon S3 S3-API-Referenz*. Sie können `ListVectors` auch verwenden, um Vektordaten aus einem bestimmten Vektorindex zu exportieren. `ListVectors` ist stark konsistent. Nach einem WRITE-Vorgang können Sie Vektoren sofort auflisten, wobei alle Änderungen übernommen werden. 

## Mit dem AWS CLI
<a name="list-vectors-index-cli"></a>

Um Vektoren aufzulisten, verwenden Sie die folgenden Beispielbefehle. Ersetzen Sie {{user input placeholders}} durch Ihre Informationen.

Mit den Parametern `segment-count` und `segment-index` können Sie Ihre Listing-Vorgänge auf mehrere parallele Anfragen aufteilen. Wenn Sie einen Wert von `segment-count` (z. B. `2`) angeben, teilen Sie den Index in entsprechend viele Segmente auf. Der Parameter `segment-index` (beginnend bei 0) bestimmt, welches Segment aufgelistet werden soll. Dieser Ansatz trägt dazu bei, die Leistung beim Auflisten großer Vektorindizes zu verbessern, indem die Parallelverarbeitung aktiviert wird. Weitere Informationen zu `segment-count` und `segment-index` finden Sie [ListVectors](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/API/API_S3VectorBuckets_ListVectors)in der *Amazon S3 S3-API-Referenz*.

**Um alle Vektoren in einem Index aufzulisten**

Beispielanforderung:

```
aws s3vectors list-vectors \
  --vector-bucket-name "{{amzn-s3-demo-vector-bucket}}" \
  --index-name "{{idx}}" \
  --segment-count 2 \
  --segment-index 0 \
  --return-data \
  --return-metadata
```

Beispielantwort:

```
{
    "vectors": [
        {
            "key": "vec3",
            "data": {
                "float32": [0.4000000059604645]
            },
            "metadata": {
                "nonFilterableKey": "val4",
                "filterableKey": "val2"
            }
        }
    ]
}
```

**Um Vektoren mit Paginierung aufzulisten**

Beispielanforderung:

```
aws s3vectors list-vectors \
  --vector-bucket-name "{{amzn-s3-demo-vector-bucket}}" \
  --index-name "{{idx}}" \
  --segment-count 2 \
  --segment-index 0 \
  --return-data \
  --return-metadata \
  --next-token "zWfh7e57H2jBfBtRRmC7OfMwl209G9dg3j2qM6kM4t0rps6ClYzJykgMOil9eGqU5nhf_gTq53IfoUdTnsg"
```

Beispielantwort:

```
{
    "vectors": [
        {
            "key": "vec1",
            "data": {
                "float32": [0.5]
            },
            "metadata": {
                "nonFilterableKey": "val2",
                "filterableKey": "val1"
            }
        }
    ]
}
```

## Mit dem AWS SDKs
<a name="list-vectors-index-sdk"></a>

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#### [ SDK for Python ]

Beispiel: Listet Vektoren in einem Vektorindex auf

```
import boto3

# Create a S3 Vectors client in the AWS Region of your choice. 
s3vectors = boto3.client("s3vectors", region_name="us-west-2")

#List vectors in your vector index 

response = s3vectors.list_vectors( 
    vectorBucketName="media-embeddings",
    indexName="movies",
    maxResults = 600,
    returnData = True,
    returnMetadata = True
)

vectors = response["vectors"]

print(vectors)
```

Beispiel: Alle Vektoren in einem Vektorindex parallel auflisten

```
import boto3

# Create a S3 Vectors client in the AWS Region of your choice. 
s3vectors = boto3.client("s3vectors", region_name="us-west-2")

#List vectors in the 1st half of vectors in the index.
response = s3vectors.list_vectors( 
    vectorBucketName="media-embeddings",
    indexName="movies",
    segmentCount=2,
    segmentIndex=1,
    maxResults = 600,
    returnData = True,
    returnMetadata = True
)

vectors = response["vectors"]

#List vectors starting from the 2nd half of vectors in the index.
# This can be ran in parallel with the first `list_vectors` call.
response = s3vectors.list_vectors( 
    vectorBucketName="media-embeddings",
    indexName="movies",
    segmentCount=2,
    segmentIndex=1,
    maxResults = 600,
    returnData = True,
    returnMetadata = True
)

vectors = response["vectors"]

print(vectors)
```

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