# Как удалить коллекцию Qdrant после проверки имени и данных

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/qdrant-udalit-kollekciyu/

DELETE /collections/{имя} удаляет коллекцию Qdrant вместе с её данными, а не одну точку. Прежде чем трогать рабочие данные, проверьте точное имя и восстановление резервной копии. Ниже — безопасный учебный путь на новой коллекции с проверкой до и после; живой Qdrant редакция для него не запускала.

**Инженерный уровень.** Нужен уже работающий собственный Qdrant и терминал Linux или macOS с `curl`; адрес `127.0.0.1` — только ваш компьютер. Это инструкция по API (способу обратиться к программе командой) Qdrant v1.19.x, сверенная 20 октября 2026 года, а **не домашний рецепт с AI-моделью и не запуск Modelium**. На сервере с API-ключом не копируйте эти команды без собственной защищённой настройки доступа. [s1](#src-s1) [s3](#src-s3)

## Что произойдёт при удалении коллекции?

**Коллекция** — хранилище точек (записей с номерами, векторами и необязательными полями) и настроек поиска. Запрос `DELETE /collections/{collection_name}` удаляет **всю** указанную коллекцию и её данные, а не одну точку. Если нужно удалить лишь выбранные записи, используйте [отдельный гайд по точкам](/zhurnal/qdrant-udalit-tochki-po-filtru/). На рабочем сервере сначала сделайте и **проверьте восстановление** [снимка коллекции](/zhurnal/qdrant-snapshots/); сама команда DELETE не является способом резервного копирования. [s1](#src-s1) [s5](#src-s5) [s7](#src-s7)

Ниже операции идут только на учебном имени `modelium_delete_sandbox_20261020`. Если такое имя у вас **уже существует**, остановитесь и выберите другое новое имя, заменив его во **всех** командах. Не подставляйте имя рабочей коллекции и не запускайте DELETE до сверки ответа предыдущего шага. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

## Как попробовать на новой учебной коллекции?

- Если Qdrant ещё не работает, сначала откройте [гайд по локальному запуску](/zhurnal/qdrant-lokalno/). В терминале проверьте имя: `curl -fsS 'http://127.0.0.1:6333/collections/modelium_delete_sandbox_20261020/exists'`. Ожидайте `result.exists: false`. Если там `true` или сервер не отвечает, **не продолжайте**. [s2](#src-s2)

- Создайте пустую учебную коллекцию с двумерным вектором: `curl -fsS -X PUT 'http://127.0.0.1:6333/collections/modelium_delete_sandbox_20261020' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"vectors":{"size":2,"distance":"Cosine"}}'`. Ожидайте `status: ok`, `result: true`. Затем прочитайте именно её настройки: `curl -fsS 'http://127.0.0.1:6333/collections/modelium_delete_sandbox_20261020'`; в ответе найдите параметры `size: 2` и `distance: Cosine`. Если имя или настройки другие, остановитесь. [s3](#src-s3) [s4](#src-s4)

- Добавьте одну **искусственную**, не созданную AI-моделью точку: `curl -fsS -X PUT 'http://127.0.0.1:6333/collections/modelium_delete_sandbox_20261020/points?wait=true' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"points":[{"id":1,"vector":[1,0],"payload":{"note":"sample"}}]}'`. Ожидайте `result.status: completed`. Прочитайте точку: `curl -fsS -X POST 'http://127.0.0.1:6333/collections/modelium_delete_sandbox_20261020/points' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"ids":[1],"with_payload":true,"with_vector":true}'`; убедитесь, что ID 1 и `note: sample` действительно присутствуют. Повторная запись с тем же ID может перезаписать точку: не делайте это в рабочей коллекции. [s5](#src-s5) [s6](#src-s6)

- Только после проверки имени и учебной точки удалите **эту учебную коллекцию**: `curl -fsS -X DELETE 'http://127.0.0.1:6333/collections/modelium_delete_sandbox_20261020'`. Ожидайте `status: ok`, `result: true`. Снова выполните первую команду проверки существования. В её ответе найдите `result.exists: false`: теперь именно этого имени нет; другие коллекции эта проверка не охватывает. Если ответ `true`, не повторяйте DELETE вслепую и не подставляйте другое имя ради проверки. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

## Если результат не совпал, что делать?

Если после DELETE `exists` всё ещё сообщает `true`, проверьте адрес сервера и точное имя, а также не создал ли другой клиент коллекцию снова. Не повторяйте удаление вслепую. Если чтение точки до удаления не вернуло ID 1, проверьте завершение записи и не переходите к DELETE. Если работаете не на учебном сервере, сперва проверьте [резервную копию и восстановление](/zhurnal/qdrant-snapshots/); после удаления без пригодного снимка эти команды не возвращают данные. Qdrant и модель редакция не запускала: результаты выше — **критерии вашей проверки**, не наблюдение Modelium. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2) [s5](#src-s5) [s6](#src-s6) [s7](#src-s7)

## Источники

1. [Qdrant API v1.19.x — Delete a collection](https://api.qdrant.tech/v-1-19-x/api-reference/collections/delete-collection.md) — получено 2026-10-20
2. [Qdrant API v1.19.x — Check collection existence](https://api.qdrant.tech/v-1-19-x/api-reference/collections/collection-exists.md) — получено 2026-10-20
3. [Qdrant API v1.19.x — Create a collection](https://api.qdrant.tech/v-1-19-x/api-reference/collections/create-collection.md) — получено 2026-10-20
4. [Qdrant API v1.19.x — Get collection info](https://api.qdrant.tech/v-1-19-x/api-reference/collections/get-collection.md) — получено 2026-10-20
5. [Qdrant API v1.19.x — Upsert points](https://api.qdrant.tech/v-1-19-x/api-reference/points/upsert-points.md) — получено 2026-10-20
6. [Qdrant API v1.19.x — Retrieve points](https://api.qdrant.tech/v-1-19-x/api-reference/points/get-points.md) — получено 2026-10-20
7. [Qdrant — Snapshots](https://qdrant.tech/documentation/snapshots/) — получено 2026-10-20