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前言

随着人工智能与大数据应用的快速发展，向量数据库在图像检索、语义搜索、推荐系统等场景中发挥着越来越重要的作用。Milvus 作为当前最流行的开源向量数据库之一，能够高效地存储、索引和检索海量向量数据，并且具备良好的可扩展性与生态支持。

对于希望在个人电脑上进行实验与开发的研究人员和开发者来说，本地快速搭建一个可用的 Milvus 环境至关重要。在 Windows 平台上，借助 Docker Desktop 可以轻松地运行 Milvus 的官方容器镜像，避免了复杂的环境依赖问题，同时保持与生产环境一致的运行方式。

本教程将详细介绍如何在 Windows + Docker Desktop 环境下部署 Milvus Standalone，并演示如何通过 Python SDK 进行连接与测试。教程目标是让读者能够在本地完成从 环境准备 → 服务启动 → SDK 连接 → 简单向量操作 的完整流程，为后续的算法研究与系统开发打下坚实基础。

1.下载Docker Desktop

Docker: Accelerated Container Application Development

点击以上链接进入docker官网，选择AMD64版本进行下载

2.安装Docker Desktop

在下载路径找到安装包：

点击后直接ok即可，安装完成后重启电脑。

3.安装WSL（必须）

正常来讲，安装docker desktop会触发WSL自动安装的命令行窗口，但是由于很多种原因，会导致自动安装失败，因此我们选择手动安装：

https://github.com/microsoft/WSL/releases

点击上述链接进入WSL的版本发布网页，并找到x86版本进行下载。

找到下载好的msi文件，点击自动进行安装：

安装好后重启docker。

4.下载Docker Desktop汉化包（非必须）

https://github.com/asxez/DockerDesktop-CN/releases

点击上述链接，进入汉化包版本发布界面，选择Windows版本：

下载好后，将文件名重命名为app.asar

进入Docker Desktop安装路径，默认为：

C:\Program Files\Docker\Docker\frontend\resources

将改好的文件替换掉app.asar，此图中是保留原先的app.asar为app_old.asar

5.部署Milvus Standalone版

建立一个自己准备存储数据的文件夹，本文示例为：

E:\Milvus_data

以管理员身份打开Windows power shell（必须是power shell，否则命令不同）

执行以下代码，为Milvus创建配置文件：

E:
cd E:\Milvus_data
Invoke-WebRequest https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.6.0/milvus-standalone-docker-compose.yml -OutFile docker-compose.yml

执行以下代码，使用docker创建数据库：

docker compose up -d

等待内容下载完成后，docker desktop上会显示我们的数据库服务器：

6.测试Milvus

点击启动数据库服务器：

http://localhost:9091/healthz
复制以上链接用浏览器打开，查看数据库是否正常运行（健康性）

使用python进行连接测试）：

在python环境中安装milvus支持包

pip install pymilvus

from pymilvus import connections, utility# 连接到 Milvus
connections.connect(host="127.0.0.1", port="19530")# 列出所有集合
print("All collections:", utility.list_collections())

如果没有报错，会输出集合为：[] ，也就是空的，说明可以访问和操作。

7.同局域网访问Milvus

在Windows power shell 输入：

ipconfig

找到路由器分配的IPv4地址，注意必须是 以太网适配器 中的IPv4地址

将此地址复制，录入脚本：

from pymilvus import connections, utility# 把 host 改成宿主机的局域网 IP
connections.connect(host="10.105.8.11", port="19530")print("Collections:", utility.list_collections())

注意放行端口才能提供外部访问：

netsh advfirewall firewall add rule name="Milvus gRPC" dir=in action=allow protocol=TCP localport=19530
netsh advfirewall firewall add rule name="Milvus HTTP" dir=in action=allow protocol=TCP localport=9091

运行效果同本地运行一样，但是这种方法支持局域网其他电脑访问本地的Milvus服务器（前提是docker desktop里面要保持Milvus的运行）