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Milvus向量数据库

news 来源：原创 2025/5/19 9:08:53

Milvus 是一个向量数据库。专门用来存储、管理和搜索“向量”的数据库。

使用 Zilliz Cloud 释放 Milvus 向量数据库潜能

什么是向量呢？

在人工智能（AI）领域，文本、图片、音频、视频等各种复杂的数据，都可以通过特定的AI模型转换成一串数字，也就是“向量”。这个向量可以理解为这些数据的“数字指纹”或者“特征表示”。比如，两张相似的图片，它们转换成的向量在数学意义上也会比较接近。

Milvus 主要用来干什么？

存储海量向量数据：当你有大量的这类“数字指纹”需要保存时，Milvus 可以高效地存储它们。
快速搜索相似向量：这是 Milvus 最核心的功能。比如，你给它一张图片的向量，它能非常快地从数据库里找出跟这张图片最相似的其他图片的向量。这在图片搜索、推荐系统、以图搜图等场景非常有用。
支持 AI 应用：通过高效的向量存储和检索能力，Milvus 为各种AI应用提供了底层的数据支持，比如：
- 相似性搜索：如图片搜索、视频搜索、音频搜索、文本语义搜索（找到意思相近的句子）。
- 推荐系统：根据用户的兴趣向量推荐相似的商品或内容。
- 问答系统/聊天机器人：匹配用户问题和知识库中最相关答案的向量。
- 异常检测：找出与正常数据向量模式差异较大的异常数据。
- 新药发现、基因序列分析等更专业的领域。

Milvus 2.6 版本的三大升级方向：更省钱、更快、更强！目标是让这个向量数据库更省成本、搜索更快更准、系统架构更稳定强大。对于程序员来说，可以理解为 Milvus 正在努力变得更“好用、实用、耐用”。

一、又省钱又提速：性能优化，钱包友好

Milvus 2.6 在降本增效方面取得了显著进展，主要体现在以下几个方面：

RabitQ 量化技术： 设想您拥有大量高维向量数据（如同高清大图），它们通常非常占用内存。RabitQ 技术运用先进的压缩算法，能够大幅度缩小这些高维向量的体积（理论上内存占用可压缩至原先的 1/32）。同时，通过其独特的“精修”（Refine）技术，在显著降低内存占用的前提下，确保搜索准确率基本不受影响，甚至能将每秒查询率（QPS）提升3倍以上。举例来说，以往存储100张“大图”需要大量空间，现在则可以用极小的空间存储，并且检索速度更快。这对于需要处理海量数据的应用场景（如图片搜索、推荐系统）无疑是一大利好。
Sparse-BM25 性能起飞： BM25 是一种经典的文本搜索算法。Milvus 2.6 对该算法进行了深度优化，使其在特定场景下的搜索速度能够显著超越广为人知的 Elasticsearch (ES)，在某些数据集上甚至能实现数倍的QPS提升。如果您的应用涉及文本搜索，此项升级将带来显著的性能飞跃。
JSON Path Index 加速动态字段过滤： 在实际应用中，数据结构往往并非固定不变（即动态字段），其中可能嵌套着复杂的 JSON 数据（例如用户画像信息）。以往，在这些 JSON 数据中依据特定条件进行过滤，效率较低。Milvus 2.6 新增了 JSON Path Index 功能，允许针对 JSON 数据内的特定路径（如用户的城市信息）创建索引。如此一来，当您需要根据这些动态信息筛选搜索结果时（例如“查找所有位于北京的AI爱好者”），查询速度将得到极大提升，响应时间从数百毫秒骤降至几毫秒级别。
支持 Int 向量存储： 简而言之，Milvus 2.6 开始支持使用更小的数据类型（整型）来存储向量。这一特性有助于进一步降低存储成本，并能更好地适配那些追求极致性价比和快速推理的模型服务。

二、搜索更强更好用：功能升级，体验更佳

除了性能提升和成本降低，Milvus 2.6 在搜索功能和用户体验方面也进行了诸多增强：

分词器 (Analyzer/Tokenizer) 功能更强大： 在文本搜索领域，如何将语句准确切分成词汇（分词）至关重要，它直接影响最终的搜索效果。Milvus 2.6 强化了其分词功能，增加了对更多语种（如日语、韩语）的支持，并允许用户自定义词典，从而实现更精细的文本处理和更精准的搜索结果。
短语匹配 (Phrase Match) 更精准： 以往搜索“人工智能最新进展”与“最新人工智能进展”，得到的结果可能差异不大。然而，Phrase Match 功能更加关注词语的顺序和完整性，能够更准确地捕捉用户的搜索意图。例如，在法律文书检索中搜索“合同违约责任”时，词语的顺序就显得尤为重要。此功能对于需要高精度匹配的应用场景（如智能问答、用户评论分析）非常有价值。
时间衰减重排序 (Decay Function)： 在许多场景下，信息的时效性非常关键，例如新闻、商品信息、社交媒体帖子等。Decay Function 允许您在获得初步搜索结果后，根据信息的新旧程度对其进行重新排序，将更新、更相关的内容置于更靠前的位置。这样，用户就能更容易地找到“当前最有价值”的信息。
集成第三方模型 (Data-In, Data-Out)： 以往使用 Milvus 时，用户可能需要先自行将文本、图片等原始数据转换为向量数据，然后再导入 Milvus。现在，Milvus 2.6 能够更便捷地集成第三方模型服务（如 OpenAI、Google Vertex AI 等）。您可以直接将原始文本输入 Milvus，系统会自动调用这些外部模型将其转换为向量并执行搜索，整个流程更加顺畅，显著降低了开发复杂度。

三、架构更稳更灵活：底层优化，支撑未来

为应对日益增长的数据量和日趋复杂的查询需求，Milvus 2.6 在其底层架构层面也实施了多项优化：

冷热数据分层存储 (Tiered Storage)： 数据天然存在“冷热”之分。经常被访问的热数据存储在高速存储介质（如SSD）上以保证访问性能，而不常用的冷数据则会自动迁移至成本更低的存储介质（如对象存储）中，以优化存储成本。整个过程对用户透明，查询时系统会自动拉取冷数据，实现了性能与成本的有效平衡。
实时流处理服务 (Streaming Service)： 现代应用对数据的实时处理能力要求越来越高，例如金融反欺诈、实时推荐系统等。Milvus 2.6 引入了全新的 Streaming Service，增强了对实时数据流的接入、索引和查询能力。简而言之，这使得 Milvus 不仅能高效处理静态的大数据集，也能从容应对持续不断的实时数据流。新架构下，数据写入后能更快被检索到，系统故障恢复速度也得到提升，整体扩展性更强。
支持十万级别 Collection： Collection 可类比为数据库中的数据表。支持更大数量级的 Collection 意味着 Milvus 能更好地满足拥有大量租户或复杂业务隔离需求的场景。
Woodpecker 云原生日志系统： 这是由 Zilliz 自主研发、专为云环境设计的轻量级日志系统。它拥有更佳的写入性能，并且不占用本地磁盘空间，更适应云原生部署。
优化文件格式和集群协调： 通过采用优化的存储结构和提升效率（File format v2），减少了不必要的IO操作和内存占用。同时，集群内部的协调机制（Coord Merge）也得到了优化，进一步提升了大规模部署场景下的稳定性和运行效率。

总而言之，Milvus 2.6 通过一系列技术创新和深度优化，致力于为开发者和企业提供一个更经济、更高效、更强大、更易用的向量数据库解决方案，助力用户在AI时代更好地挖掘数据价值。

Milvus 是一个开源的向量数据库，专门用于存储、索引和管理由深度学习模型或其他算法生成的大规模嵌入向量。使用 Milvus 可以高效地进行向量相似性搜索和分析。

下面将给出一个使用 Python SDK (pymilvus) 操作 Milvus 的具体例子。这个例子会涵盖连接 Milvus 服务、创建集合（Collection）、插入向量、创建索引、搜索向量以及删除集合等基本操作。

前提条件：

安装 Milvus 服务：
你需要一个运行中的 Milvus 实例。最简单的方式是使用 Docker：

# 拉取最新的 Milvus standalone 镜像
docker pull milvusdb/milvus:v2.4.1-standalone # 你可以选择更新的版本
# 启动 Milvus standalone 容器
docker run -d --name milvus_standalone \
-p 19530:19530 \
-p 9091:9091 \
-v /tmp/milvus/data:/var/lib/milvus/data \
milvusdb/milvus:v2.4.1-standalone

你也可以考虑 Milvus Lite (Python 本地版本，无需 Docker，适合快速体验)：
pip install milvus-lite

安装 PyMilvus SDK 和依赖：
```
pip install pymilvus numpy
```

Python 代码示例：

import random
import numpy as np
from pymilvus import (connections,utility,FieldSchema, CollectionSchema, DataType,Collection
)# --- 0. 基本配置 ---
_HOST = 'localhost' # 如果使用 Docker 启动的 Milvus 服务
_PORT = '19530'     # Milvus 默认端口
# _HOST = 'your-milvus-lite-uri.db' # 如果使用 Milvus Lite，URI 可能不同_COLLECTION_NAME = 'hello_milvus_demo'
_ID_FIELD = 'id_field'           # 主键字段名
_VECTOR_FIELD = 'vector_field'   # 向量字段名
_SCALAR_FIELD = 'scalar_field'   # 示例标量字段名_DIM = 8             # 向量维度 (示例中使用8维，实际应用中通常是128, 256, 512, 768等)
_NUM_ENTITIES = 3000 # 插入的向量数量
_TOPK = 3            # 搜索时返回最相似的 TopK 个结果# --- 1. 连接 Milvus 服务 ---
print(f"开始连接 Milvus 服务 ({_HOST}:{_PORT})...")
try:connections.connect(host=_HOST, port=_PORT)print("成功连接 Milvus 服务！")
except Exception as e:print(f"连接 Milvus 服务失败: {e}")exit()# --- 2. 创建集合 (Collection) ---
# 首先检查集合是否存在，如果存在则删除（方便重复运行脚本）
if utility.has_collection(_COLLECTION_NAME):print(f"集合 '{_COLLECTION_NAME}' 已存在，将删除之...")utility.drop_collection(_COLLECTION_NAME)print(f"集合 '{_COLLECTION_NAME}' 已删除。")print(f"开始创建集合 '{_COLLECTION_NAME}'...")
# 定义字段 (Schema)
# 主键字段
field_id = FieldSchema(name=_ID_FIELD,dtype=DataType.INT64,is_primary=True,auto_id=True # 通常推荐自动生成ID，也可以设为False手动指定
)
# 向量字段
field_vector = FieldSchema(name=_VECTOR_FIELD,dtype=DataType.FLOAT_VECTOR,dim=_DIM
)
# 示例标量字段 (可选)
field_scalar = FieldSchema(name=_SCALAR_FIELD,dtype=DataType.INT64, # 可以是 INT64, FLOAT, VARCHAR 等
)# 定义集合的 Schema
schema = CollectionSchema(fields=[field_id, field_vector, field_scalar],description="这是一个 Hello Milvus 演示集合",enable_dynamic_field=False # 是否允许动态字段，2.x 版本新增功能
)# 创建集合
collection = Collection(_COLLECTION_NAME, schema=schema, consistency_level="Strong") # Strong, Bounded, Eventually, Session
print(f"集合 '{_COLLECTION_NAME}' 创建成功！")
print(f"当前 Milvus 中的集合列表: {utility.list_collections()}")# --- 3. 准备并插入数据 ---
print(f"准备插入 {_NUM_ENTITIES} 条数据...")
# 随机生成一些向量数据和标量数据
rng = np.random.default_rng(seed=1234) # For reproducibility
embeddings = rng.random((_NUM_ENTITIES, _DIM)).astype(np.float32)
scalar_data = [random.randint(0, 1000) for _ in range(_NUM_ENTITIES)]# 如果 auto_id=False，你需要提供主键ID数据
# ids = [i for i in range(_NUM_ENTITIES)]
# entities = [ids, embeddings, scalar_data]# 当 auto_id=True 时，不需要提供主键ID
entities = [embeddings,    # 对应 vector_fieldscalar_data    # 对应 scalar_field
]print("开始插入数据...")
insert_result = collection.insert(entities)
print(f"数据插入完成。插入行数: {insert_result.insert_count}")# Milvus 是近实时数据库，数据插入后需要 flush 才能保证立即可搜
print("开始 flush 数据...")
collection.flush()
print(f"Flush 完成。集合 '{_COLLECTION_NAME}' 中的实体数量: {collection.num_entities}")# --- 4. 创建索引 ---
# 为向量字段创建索引以加速搜索
print(f"开始为向量字段 '{_VECTOR_FIELD}' 创建索引...")
index_params = {"metric_type": "L2",       # 相似度度量方式: L2 (欧氏距离), IP (内积), COSINE (余弦相似度)"index_type": "IVF_FLAT",  # 索引类型: FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, ANNOY, DISKANN 等"params": {"nlist": 128},  # 索引参数，不同索引类型参数不同 (例如 IVF_FLAT 需要 nlist)
}
collection.create_index(field_name=_VECTOR_FIELD,index_params=index_params,index_name='vector_idx' # 可选，为索引指定一个名称
)
print(f"向量字段 '{_VECTOR_FIELD}' 索引创建成功！")
utility.wait_for_index_building_complete(_COLLECTION_NAME, index_name='vector_idx')
print(f"索引 '{_COLLECTION_NAME}:{vector_idx}' 构建完成。")# （可选）为标量字段创建索引，用于加速基于属性的过滤
# print(f"开始为标量字段 '{_SCALAR_FIELD}' 创建索引...")
# collection.create_index(
# field_name=_SCALAR_FIELD,
# index_name='scalar_idx' # 默认使用 MARISA_TRIE 索引
# )
# print(f"标量字段 '{_SCALAR_FIELD}' 索引创建成功！")
# utility.wait_for_index_building_complete(_COLLECTION_NAME, index_name='scalar_idx')
# print(f"索引 '{_COLLECTION_NAME}:{scalar_idx}' 构建完成。")# --- 5. 加载集合到内存 ---
# 执行搜索前，需要将集合加载到内存
print(f"开始加载集合 '{_COLLECTION_NAME}' 到内存...")
collection.load()
print("集合加载完成。")# --- 6. 执行向量相似性搜索 ---
print(f"准备执行向量相似性搜索 (TopK={_TOPK})...")
# 随机选择一个已插入的向量作为查询向量 (或生成新的查询向量)
query_vectors = embeddings[0:1] # 取第一条数据作为查询向量
# query_vectors = rng.random((1, _DIM)).astype(np.float32) # 或者生成新的随机向量search_params = {"metric_type": "L2","params": {"nprobe": 10}, # nprobe 是 IVF 系列索引在搜索时的参数，一般设置为 nlist 的10%左右
}print("开始搜索...")
results = collection.search(data=query_vectors,              # 查询向量anns_field=_VECTOR_FIELD,        # 要搜索的向量字段param=search_params,             # 搜索参数limit=_TOPK,                     # 返回最相似的 TopK 个结果expr=f"{_SCALAR_FIELD} > 500",   # 可选：标量字段过滤表达式，例如 "scalar_field > 500" 或 "id_field in [1, 2, 3]"output_fields=[_SCALAR_FIELD, _ID_FIELD] # 可选：指定除了距离和主键外，还希望返回的字段# consistency_level="Strong"     # 可选：搜索时的一致性级别
)
print("搜索完成！")# 处理搜索结果
print(f"\n搜索结果 (查询向量 0):")
for i, hits in enumerate(results): # results 是一个列表，每个元素对应一个查询向量的结果print(f"  查询向量 {i}:")if not hits:print("    没有找到匹配的结果。")for hit in hits:print(f"    - Hit ID: {hit.id}, 距离(distance): {hit.distance:.4f}, scalar_field: {hit.entity.get(_SCALAR_FIELD)}")# --- 7. （可选）基于主键获取向量 ---
if insert_result.primary_keys:pk_to_get = insert_result.primary_keys[0] # 获取插入的第一个IDprint(f"\n尝试通过主键 {pk_to_get} 获取实体...")entities_by_pk = collection.query(expr=f"{_ID_FIELD} == {pk_to_get}",output_fields=[_VECTOR_FIELD, _SCALAR_FIELD])if entities_by_pk:print(f"获取到的实体: {entities_by_pk[0]}")else:print("未找到实体。")# --- 8. 释放和清理 ---
# 释放集合（从内存中卸载）
print(f"\n开始释放集合 '{_COLLECTION_NAME}'...")
collection.release()
print("集合已释放。")# 删除集合（如果不再需要）
# print(f"开始删除集合 '{_COLLECTION_NAME}'...")
# utility.drop_collection(_COLLECTION_NAME)
# print(f"集合 '{_COLLECTION_NAME}' 已成功删除。")# 断开连接 (脚本结束时通常会自动断开，但显式调用是个好习惯)
print("断开 Milvus 连接...")
connections.disconnect(alias='default') # 'default' 是默认的连接别名
print("Milvus 演示脚本执行完毕！")

代码解释：

配置： 定义了 Milvus 服务器地址、端口、集合名称、字段名称、向量维度等常量。
连接 Milvus： 使用 connections.connect() 连接到正在运行的 Milvus 服务。
创建集合：
- Schema 定义： FieldSchema 用于定义每个字段的名称、数据类型（如 INT64, FLOAT_VECTOR）、是否为主键、维度等。CollectionSchema 则包含了所有字段的定义。
- auto_id=True 表示主键由 Milvus 自动生成。
- Collection() 用于实际创建集合。
- consistency_level 定义了集合的一致性级别，影响数据可见性和搜索结果。
插入数据：
- 生成随机的向量数据和标量数据作为示例。
- collection.insert() 用于将数据插入集合。注意，数据的顺序和数量需要与 CollectionSchema 中定义的非 auto_id 字段匹配。
- collection.flush()：数据插入后调用 flush() 是一个好习惯，它能确保数据被写入磁盘并且可以被索引和搜索。num_entities 会在 flush 后更新。
创建索引：
- 为向量字段创建索引是进行高效相似性搜索的关键。
- index_params 中需要指定 metric_type (如 L2 欧氏距离, IP 内积) 和 index_type (如 IVF_FLAT, HNSW) 以及该索引类型所需的特定参数 (如 nlist for IVF_FLAT)。
- collection.create_index() 创建索引。
- utility.wait_for_index_building_complete() 等待索引构建完成。
加载集合： 在执行搜索之前，需要使用 collection.load() 将集合的数据加载到内存中。
执行搜索：
- collection.search() 是核心的搜索函数。
- data：一个或多个查询向量。
- anns_field：指定要在哪个向量字段上进行搜索。
- param：搜索时索引需要的一些参数 (如 nprobe for IVF_FLAT)。
- limit：返回最相似的 K 个结果。
- expr：可选的过滤表达式，可以基于标量字段或主键进行过滤。
- output_fields：除了默认的 ID 和 distance，还可以指定返回哪些字段的值。
获取实体（可选）： collection.query() 可以根据表达式（通常是基于主键或标量字段的过滤）来检索实体。
释放和清理：
- collection.release()：将集合从内存中卸载，释放资源。
- utility.drop_collection()：如果不再需要该集合，可以将其删除。
- connections.disconnect()：断开与 Milvus 服务的连接。