Milvus 基本概念

最新推荐文章于 2025-06-16 20:27:21 发布
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分类专栏： milvus 文章标签： milvus 机器学习 人工智能
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Milvus 使用 包含 java 和 python

知道特征向量是什么

向量又称为 embedding vector，是指由embedding技术从离散变量（如xxx等各种非结构化数据）转变而来的连续向量。在数学表示上，向量是一个由浮点数或者二值型数据组成的 n 维数组。通过现代的向量转化技术，比如各种人工智能（AI）或者机器学习（ML）模型，可以将非结构化数据抽象为 n 维特征向量空间的向量。这样就可以采用最近邻算法（ANN）计算非结构化数据之间的相似度。

Milvus 是向量数据库

主要用于存储、索引和管理通过深度神经网络和机器学习模型产生的海量向量数据。

Collection 等价 数据库的表

Collection 包含一组 entity。

Entity

实体包含一组 field

Field

field 与实际对象相对应。

Segment 段

Milvus 在数据插入时通过合并数据自动创建的数据文件。一个 collection 可以包含多个 segment。一个 segment 可以包含多个 entity。在搜索中，Milvus 会搜索每个 segment，并返回合并后的结果。

分片

将数据写入操作分散到不同节点上，使 Milvus 能充分利用集群的并行计算能力进行写入。默认情况下单个 collection 包含 2 个分片（shard）。目前 Milvus 采用基于主键哈希的分片方式，未来将支持随机分片、自定义分片等更加灵活的分片方式。

分区

把 collection 中的数据根据一定规则在物理存储上分成多个部分。这种对 c

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Milvus
forths的博客
07-27 476
架构图： https://milvus.io/docs/v2.0.0/architecture_overview.md Architecture overview Milvus operates on a shared-disk architecture that separates storage from computing and supports horizontally scalable computing nodes. 数据存储和计算分开，并且支持计算节点的水平扩展。 Overall .
开源向量数据库（Milvus）
weixin_43156294的博客
02-13 1025
Milvus 是由 Zilliz 开发的一款开源向量数据库，也被称为向量搜索引擎，在人工智能、机器学习等领域发挥着重要作用。2019年，Zilliz团队开始研发Milvus，目的是解决人工智能和机器学习领域中大规模向量数据的存储和快速检索难题。2020年3月，Milvus正式开源，凭借其高性能的向量搜索能力和易用性，迅速吸引了开发者和企业的关注，在开源社区崭露头角。2023年针对企业用户的需求，推出了企业级版本，提供了更高级的安全功能、性能优化和技术支持，满足企业在生产环境中的严格要求。
MILVUS
DooDia的博客
03-23 364
MIlVUSWhat is MILVUSStorageRetrieveCompareQuestion What is MILVUS I thinks MILVUS is a database system used to store and retrieve data like videos, images and voices, that cannot be stored in Mysql or Sqlite. The main idea is that we can turn these data in
【Milvus：用Milvus实现Java向量化检索、中文全文检索，BM 25算法的归一化处理（简单、易懂）】
辣机小司的博客
06-04 1818
Milvus 是一个开源的​​向量数据库​​，专为 AI 应用设计，用于高效存储、检索和分析高维向量数据（如文本嵌入、图像特征）。在 2025 年生成式 AI 爆发的背景下，它成为现代技术栈的核心组件。
milvus文档
baby_you_Know的博客
02-15 5475
milvus 自己的理解
矢量数据库 Milvus
姚家湾博客
02-23 1159
2022 年，Milvus 支持十亿级向量，2023 年更是稳定扩展到数百亿，为超过 300 家大型企业的大规模场景提供支持，包括 Salesforce、PayPal、Shopee、Airbnb、eBay、NVIDIA、IBM、AT&T、LINE、ROBLOX、Inflection 等。Milvus 捕获数据变化 (CDC) Milvus-CDC 可以捕获并同步 Milvus 实例中的增量数据，并通过在源实例和目标实例之间无缝传输业务数据来确保业务数据的可靠性，从而轻松实现增量备份和灾难恢复。
Milvus基本概念及其应用场景
AOMGyz的博客
05-10 831
总的来说，Milvus是一款功能强大的向量数据库，其高性能、易用性和兼容性使其在处理海量非结构化数据时具有显著优势。然而，由于其局限于向量数据处理和缺乏成熟生态系统等缺点，在某些应用场景下可能需要结合其他数据库产品使用。Milvus是一款云原生向量数据库，具备高可用、高性能、易拓展的特点，主要用于海量向量数据的实时召回。
Milvus 基本概念与实践
一个默默无闻的小白
05-12 392
Milvus 支持多种常见的深度学习模型,包括卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)和注意力机制(Attention Mechanism)等。在选择了适当的模型后,需要进行模型训练。例如,需要将所有图像缩放到相同的大小,将像素值归一化到 [0, 1] 范围内,对图像进行去噪处理等。例如,需要将所有图像缩放到相同的大小,将像素值归一化到 [0, 1] 范围内,对图像进行去噪处理等。
Milvus介绍
最新发布
lonelymanontheway的博客
06-16 1022
概述：概念、存储引擎、索引、标量索引、向量索引、配置、案例分析、安装、集群、客户端、Java、GUI；
Milvus 介绍
一只努力的微服务
07-04 4468
代理本身是无状态的，可以借助负载均衡组件（Nginx、Kubernetes的Ingress、NodePort、LVS）向外界提供统一的访问地址和服务。为了在写入数据时充分利用集群的并行计算能力，Milvus 中的集合必须将数据写入操作分散到不同的节点。在 Milvus 中，所有数据都是按照集合（collection）、分片（shard）、分区（partition）、段（segment）和实体（entity）来组织的。相比之下，分片更多的是在写入数据时的扩展能力，而分区更多的是在读取数据时增强系统性能。
Milvus实操
xnuscd的博客
11-24 2217
通过优化后的笔记，您应该能够更清晰地理解 Milvus 的核心概念及其功能。集合（Collection）：Milvus 中存储向量和元数据的基本单位，类似于关系数据库中的表。索引（Index）：用于加速向量相似性搜索，支持多种索引类型。分区（Partition）**与**副本（Replica）：用于数据的逻辑划分和高可用性，Milvus Lite 不支持分区和副本。实体（Entity）**与**属性（Attribute）：Milvus 中的数据记录及其具体字段。向量数据与标量数据。
Milvus（1）：什么是 Milvus
游王子og的博客
04-20 1237
Milvus 由 Zilliz 开发，并很快捐赠给了 Linux 基金会下的 LF AI & Data 基金会，现已成为世界领先的开源向量数据库项目之一。它采用 Apache 2.0 许可发布，大多数贡献者都是高性能计算（HPC）领域的专家，擅长构建大规模系统和优化硬件感知代码。核心贡献者包括来自 Zilliz、ARM、英伟达、AMD、英特尔、Meta、IBM、Salesforce、阿里巴巴和微软的专业人士。
Milvus概念
xnuscd的博客
11-24 1101
Milvus 是一个功能强大且高性能的开源向量数据库，专为处理海量向量数据而设计。通过理解和合理配置 Milvus 的各项参数，您可以充分发挥其性能优势，满足不同应用场景的需求。理解核心概念集合（Collection）向量（Vector）索引（Index）分片（Shard）和副本（Replica）是 Milvus 的核心概念，理解它们的作用和配置方法是使用 Milvus 的基础。选择合适的部署模式。
Milvus 快速入门
沛哥儿的专栏
05-15 4486
Milvus Java SDK 是一个开源项目，其源代码托管在 GitHub 上。它允许 Java 开发者通过编写 Java 代码与 Milvus 进行交互，执行包括数据插入、查询、搜索、删除等操作。Milvus 的快速入门包括了基本概念的理解、一个简单的示例操作以及 Milvus API 的概览。通过这些步骤，你可以开始使用 Milvus 进行向量数据的存储和搜索。Milvus 的设计旨在简化向量数据库的使用，使其成为机器学习和人工智能应用中的有力工具。
milvus: 专为向量查询与检索设计的向量数据库
penriver的博客
07-26 4395
Milvus的目标是：store, index, and manage massive embedding vectors generated by deep neural networks and other machine learning (ML) models. Milvus 向量数据库专为向量查询与检索设计，能够为万亿级向量数据建立索引。 与现有的关系数据库主要按照预定义的模式处理结构化数据不同，Milvus采用自底向上设计，以处理从非结构化数据转换而来的Embedding向量。
Milvus：高性能向量数据库助力 AI 应用开发
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
05-08 1209
Milvus 是一款专为高效组织和检索海量非结构化数据而设计的向量数据库。它通过先进的向量检索算法和分布式架构，实现了对文本、图像等复杂数据的快速搜索和分析。Milvus 支持多种向量索引类型和硬件加速，能够轻松扩展以应对大规模数据和高并发查询需求。它不仅适用于文本搜索、图像检索等场景，还在问答系统、推荐系统等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨 Milvus 的核心功能、架构设计、应用场景以及使用方法，并结合实际示例进行演示，帮助读者全面了解 Milvus 的强大功能。
向量数据库-Milvus
weixin_43397934的博客
03-14 842
Milvus是云原生向量数据库，具备高性能、高可用、易扩展特点，适用于海量向量数据的实施召回。基于FAISS、Annoy、HNSW等向量搜索库构建，核心是解决稠密向量相似度检索的问题。支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、标量向量混合查询、time travel等功能，大幅优化了向量检索功能。指将目标对象与向量数据库中的数据对比，通过近似最近邻搜索ANN算法计算向量之家的距离，并召回最相似的结果。特征向量：embedding vector，是指由embedding技术从离散变量转变而来的连续向量。
milvus入门
04-02
<think>好的，我现在需要帮助用户了解Milvus的基本用法和入门教程。首先，用户可能对Milvus不太熟悉，所以得先简单介绍一下Milvus是什么。根据引用[3]，Milvus是一个开源的向量数据库，适合处理非结构化数据，比如图片、视频等，所以应该强调它的应用场景和优势。 接下来，用户需要入门教程和使用指南。根据引用[3]提到的内容，安装部分可能涉及使用Docker，用户提到了替换root@your-server-public-ip，可能是在服务器上安装的步骤。需要详细说明安装过程，包括Docker命令和配置文件，确保用户能顺利启动Milvus服务。同时，引用[1]提到启动后验证API端点localhost:19530，这部分需要包含进去，指导用户如何确认安装成功。 然后，用户可能需要连接Milvus并进行基本操作。引用[2]提到使用pymilvus库，所以需要给出Python的示例代码，比如连接Milvus、创建集合、插入数据和搜索。代码示例要简洁，并注释每一步的作用，帮助用户理解流程。 还需要考虑用户可能遇到的问题，比如依赖安装、配置修改等，可能需要提醒常见错误和解决方法。此外，生成的相关问题要围绕用户可能的后续疑问，比如如何设计数据模型、性能优化、应用场景等，参考已有的引用内容，确保问题相关且有依据。 最后，整个回答结构要清晰，分步骤进行，从安装到使用，逐步引导用户。同时，确保引用标识正确，比如引用[1]、[2]、[3]在适当的位置标注，保持自然。需要检查LaTeX格式是否正确，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但根据用户提供的引用内容，可能数学公式使用较少，主要注意代码块和普通文本的格式区分。 总结一下，回答的结构应该是：Milvus简介、安装步骤、连接与基本操作、示例代码、验证步骤、总结，以及相关问题。确保每个部分都有对应的引用支持，并且语言简洁明了，适合新手入门。</think>### Milvus 数据库入门教程与使用指南 #### 一、Milvus 简介 Milvus 是一款开源的向量数据库，专为处理非结构化数据（如图像、视频、文本）的向量检索设计。其核心功能是通过计算向量相似度实现高效搜索，广泛应用于推荐系统、图像检索等领域[^3]。 --- #### 二、安装与启动 1. **通过 Docker 安装** 使用 Docker 快速部署 Milvus： ```bash docker pull milvusdb/milvus:latest docker run -d --name milvus -p 19530:19530 milvusdb/milvus:latest ``` 配置文件可参考 `milvus.yaml` 调整参数。 2. **验证服务状态** 启动后，检查默认 API 端点是否可用： ```bash curl http://localhost:19530/version ``` 返回版本信息即表示安装成功[^1]。 --- #### 三、基本操作流程 1. **连接 Milvus** ```python from pymilvus import connections connections.connect(host='localhost', port='19530') # 连接到本地服务[^2] ``` 2. **创建集合（Collection）** ```python from pymilvus import FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection fields = [ FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True), FieldSchema(name="vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128) ] schema = CollectionSchema(fields, description="示例集合") collection = Collection(name="my_collection", schema=schema) ``` 3. **插入数据** ```python import numpy as np vectors = np.random.rand(1000, 128).tolist() # 生成随机向量 data = [list(range(1000)), vectors] collection.insert(data) ``` 4. **向量检索** ```python collection.load() # 加载数据到内存 search_params = {"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}} results = collection.search( query_vectors=vectors[:5], anns_field="vector", param=search_params, limit=3 ) ``` --- #### 四、关键概念说明 1. **向量维度（dim）** 定义向量长度（如 128 维），需与插入数据一致。 2. **相似度度量（metric_type）** 支持欧氏距离（L2）、内积（IP）等算法。 3. **索引类型** 如 `IVF_FLAT`、`HNSW`，需根据场景选择并预构建。 --- #### 五、验证与调试 1. **检查集合信息** ```python print(collection.describe()) ``` 2. **查看数据量** ```python print(collection.num_entities) ``` --- #### 六、总结 Milvus 通过简化的 API 和高效的向量检索能力，降低了非结构化数据处理的门槛。建议从单机版入手，逐步探索分布式部署与性能调优[^3]。 ---
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