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与向量相似性搜索不同，向量查询通过基于布尔表达式的标量过滤来检索向量。Milvus支持许多标量字段中的数据类型和各种布尔表达式。布尔表达式过滤标量字段或主键字段，并检索与过滤器匹配的所有结果。在执行查询时，将输出字段设置为count(*)，就会返回检索到的实体数量。二、查询时使用迭代器。

一、向量相似度搜索在Milvus中进行向量相似度搜索时，会计算查询向量和集合中具有指定相似性度量的向量之间的距离，并返回最相似的结果。通过指定一个布尔表达式来过滤标量字段或主键字段，您可以执行混合搜索。1.加载集合执行操作的前提是集合加载到内存。2.准备搜索参数搜索参数要适应你的搜索场景。params的可选参数和值如下：3.进行向量搜索。

要删除多个索引，您可以多次调用 drop_index 方法，每次传递要删除的索引名称或索引类型。默认情况下，Milvus不会对小于1,024行的段进行索引。在建立完成后，就可以在搜索时使用。便于混合搜索时进行前置过滤。通过指定索引的向量字段名和索引参数。不需要复杂的参数，直接建立即可。1.删除一个集合的唯一索引。

在加载集合时，已经将分区加载进去了。在创建集合时，会默认创建分区_default。1.验证某一分区是否存在。在指定集合中删除指定分区。

在当前版本中，所有在线查询节点都将根据用户指定的副本数分为多个副本组。所有副本组都应具有最小的内存资源来加载所提供的集合的一个副本。需要创建的集合必须包含一个主键字段和一个向量字段。INT64和String是主键字段支持的数据类型。集合由一个或多个分区组成。在创建新集合时，Milvus会创建一个默认分区_default。首先，准备必要的参数，包括字段模式、集合模式和集合名称。1.Milvus 中的所有搜索和查询操作都在内存中执行。在搜索或查询后释放集合以减少内存使用。2.检查集合的细节信息。

一个 Milvus 集群最多支持 64 个数据库。先连接数据库服务器，再创建。

端口 19530 用于 gRPC 和 RESTful API。这是您使用不同 Milvus SDK 或 HTTP 客户端连接到 Milvus 服务器时的默认端口。端口 9091 用于 Kubernetes 内的指标收集、pprof 分析和运行状况探测。1.连接到数据库服务器。

Milvus 默认支持自动数据压缩。您可以 配置 Milvus 以启用或禁用 压缩 和自动压缩。压缩请求是异步处理的，因为它们通常需要花费很长时间。如果自动压缩被禁用，您仍然可以手动压缩数据。

Milvus 支持通过主键或复杂布尔表达式删除实体。注意：如果一致性级别低于Strong，则删除的实体仍然可以在删除后立即检索。超出Time Travel预设时间范围的删除的实体将无法再次检索。频繁的删除操作将影响系统性能。在通过 comlpex 布尔表达式删除实体之前，请确保集合已加载。通过复杂的布尔表达式删除实体不是原子操作。因此，如果中途失败，仍然可能会删除一些数据。仅当一致性设置为Bounded时，才支持通过复杂布尔表达式删除实体。

upsert是update和insert的缩写词。在数据库中指更新插入，若记录存在，则更新；若不存在，就插入。

如果您将数据文件上传到MinIO实例，则有效的文件路径应相对于在**“milvus.yml"中定义的根桶，例如"data/book_id.npy”例如，在整数字段中使用整数，在浮点字段中使用浮点数，在varchar字段中使用字符串，在向量字段中使用浮点数组。例如，[1, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1]是一个16维的二进制向量，应该在JSON文件中写成[128, 7]。不要添加不存在于目标集合中的字段，也不要漏掉目标集合模式定义的任何字段。