Milvus向量数据库系统架构深度解析

Milvus向量数据库系统架构深度解析

milvus A cloud-native vector database, storage for next generation AI applications 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/milvus

前言

在现代人工智能和大数据应用中，高效管理和查询海量向量数据已成为关键需求。作为一款开源的向量数据库，Milvus凭借其出色的性能和可扩展性，在相似性搜索、推荐系统、图像检索等领域得到了广泛应用。本文将深入解析Milvus的系统架构设计，帮助开发者全面理解其核心设计理念和实现机制。

1. 数据模型设计

Milvus采用了一种基于关系表的数据模型，具有以下核心特性：

1. 结构化表设计：数据以行形式组织，每行必须包含主键

2. 丰富的操作接口：

   • 数据定义：支持创建、删除表等操作
   • 数据操作：支持插入、更新、删除等操作
   • 数据查询：支持主键查询、近似最近邻搜索(ANNS)以及带条件的ANNS

3. 请求顺序保证：系统严格按请求发出顺序执行操作，确保数据一致性

4. 批量操作原子性：批量插入/删除操作具有原子性保证

需要注意的是，Milvus目前暂不支持事务处理，这是与其流式处理架构设计相关的权衡。

2. 数据组织方式

Milvus采用分层的数据组织结构，从上至下依次为：

1. 集合(Collection)：相当于传统数据库中的表概念，是数据管理的顶层单位
2. 分区(Partition)：可选的数据划分方式，可提升查询效率和管理灵活性
   • 查询可在整个集合或指定分区上执行
3. 段组(Segment Group)：数据分布和复制的基本单位
   • 负责负载均衡和故障恢复
   • 热点数据可通过复制段组来平衡负载
4. 段(Segment)：最细粒度的数据组织单元
   • 实际存储数据和索引
   • 采用列式存储布局，减少查询内存占用并充分利用SIMD指令

这种分层设计使得Milvus能够在不同粒度上实现数据管理和查询优化。

3. 系统架构概览

Milvus采用分布式架构设计，主要组件包括：

1. Proxy：

   • 接收客户端请求
   • 进行请求预处理（有效性检查、主键分配等）
   • 基于主键哈希值将请求路由到对应桶

2. WAL(Write-Ahead Log)：

   • 形成哈希环结构
   • 记录所有数据变更操作
   • 确保操作顺序性

3. 查询节点(Query Node)：

   • 内存中维护所有索引
   • 定期将索引转储到磁盘以便快速恢复
   • 负责执行查询请求

4. 写入节点(Write Node)：

   • 无状态设计
   • 将WAL转换为binlog格式
   • 将binlog持久化到存储引擎

各组件可独立扩展，在可用性和成本之间取得平衡。系统通过WAL和binlog的多副本实现容错，查询节点故障时可通过加载索引文件或重建索引实现恢复。

4. 状态同步机制

Milvus中的数据以三种形式存在：

1. WAL：确定性的操作流
2. binlog：持久化的数据变更记录
3. 索引：加速查询的数据结构

系统通过时间戳实现状态同步：

• 每个WAL条目都带有时间戳
• binlog记录、表行和索引单元也保持相同时间戳
• 不同数据形式可提供指定时间点的一致性快照

Milvus允许WAL与索引/binlog/表之间的异步状态同步，当数据不够新时，查询会被暂停等待或超时返回。

5. 流式处理与时间模型

Milvus采用流式驱动架构设计，这种设计带来了以下优势：

1. 高吞吐量：通过流水线化处理提高系统吞吐
2. 时间一致性：基于时间戳的快照保证查询一致性
3. 弹性扩展：各组件可独立扩展应对不同负载

总结

Milvus的系统架构设计充分考虑了向量数据库的特殊需求，通过分层数据组织、分布式组件设计和流式处理模型，在性能、可扩展性和可靠性之间取得了良好平衡。理解这些设计理念和实现细节，将帮助开发者更好地使用和优化Milvus系统，构建高效的向量检索应用。

对于希望深入了解Milvus的开发者，建议进一步研究其查询执行流程、索引构建算法以及负载均衡策略等实现细节，这些内容将在后续文章中详细介绍。

milvus A cloud-native vector database, storage for next generation AI applications 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/milvus