零基础学AI大模型之Milvus核心：分区-分片-段结构全解+最佳实践

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前情摘要

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2、零基础学AI大模型之从0到1调用大模型API
3、零基础学AI大模型之SpringAI
4、零基础学AI大模型之AI大模型常见概念
5、零基础学AI大模型之大模型私有化部署全指南
6、零基础学AI大模型之AI大模型可视化界面
7、零基础学AI大模型之LangChain
8、零基础学AI大模型之LangChain六大核心模块与大模型IO交互链路
9、零基础学AI大模型之Prompt提示词工程
10、零基础学AI大模型之LangChain-PromptTemplate
11、零基础学AI大模型之ChatModel聊天模型与ChatPromptTemplate实战
12、零基础学AI大模型之LangChain链
13、零基础学AI大模型之Stream流式输出实战
14、零基础学AI大模型之LangChain Output Parser
15、零基础学AI大模型之解析器PydanticOutputParser
16、零基础学AI大模型之大模型的“幻觉”
17、零基础学AI大模型之RAG技术
18、零基础学AI大模型之RAG系统链路解析与Document Loaders多案例实战
19、零基础学AI大模型之LangChain PyPDFLoader实战与PDF图片提取全解析
20、零基础学AI大模型之LangChain WebBaseLoader与Docx2txtLoader实战
21、零基础学AI大模型之RAG系统链路构建：文档切割转换全解析
22、零基础学AI大模型之LangChain 文本分割器实战：CharacterTextSplitter 与 RecursiveCharacterTextSplitter 全解析
23、零基础学AI大模型之Embedding与LLM大模型对比全解析
24、零基础学AI大模型之LangChain Embedding框架全解析
25、零基础学AI大模型之嵌入模型性能优化
26、零基础学AI大模型之向量数据库介绍与技术选型思考
27、零基础学AI大模型之Milvus向量数据库全解析

零基础学AI大模型之Milvus核心：分区-分片-段结构全解+最佳实践

上一篇我们全面拆解了Milvus向量数据库的基础特性、架构和核心概念，知道了Collection、Entity这些“数据容器”的作用。但面对亿级甚至千亿级向量数据，Milvus是如何高效组织和检索的？核心就在于“分区-分⽚-段”这三层数据结构——这也是很多同学最容易混淆的点。今天就用“图书馆管理”的通俗比喻，带你吃透三者的关系、作用，再送上可直接落地的最佳实践！

一、先搞懂：为什么需要分区-分片-段？

Milvus的核心优势是“海量数据下的高性能检索”，而这三层结构正是实现这一优势的关键：

• 没有它们，千亿级向量会变成“一锅乱粥”，查询时需要全量扫描，速度慢到无法使用；
• 分区解决“数据筛选”问题，减少查询范围；
• 分⽚解决“并行处理”问题，提升读写吞吐量；
• 段解决“存储优化”问题，方便数据合并、压缩和维护。

简单说，这三层结构就像图书馆的“分层管理体系”，让海量数据变得“井井有条”，查询和写入效率翻倍。

二、通俗理解：用图书馆比喻看懂三者关系

把Milvus的Collection（集合）类比成一个超大型图书馆，里面存放着上亿本“数据图书”。为了管好这些书，图书馆设计了三层管理逻辑，对应Milvus的三层结构：

1. 分区（Partition）：按“主题”划分楼层

• 定义：Collection的逻辑划分，按业务维度将数据分组，比如按类别、时间、地域等。
• 图书馆类比：图书馆按主题分楼层——1楼科技区、2楼文学区、3楼艺术区、4楼少儿区。
• 核心作用：查询时只扫描目标分区，避免全量遍历。比如想找“AI相关的书”，直接去1楼科技区，不用跑遍所有楼层。
• 实际应用：电商平台将商品向量按“电器/服装/食品”分区，用户查询“手机”时，只检索“电器分区”；日志数据按“2024-01/2024-02”时间分区，查询上月日志时无需扫描全年数据。

2. 分片（Shard）：同一楼层的“平行书架”

• 定义：Partition的物理分布单元，将一个分区的数据均匀拆分到多个节点上。
• 图书馆类比：1楼科技区有10个结构相同的平行书架，每个书架都存放部分科技类书籍，总量覆盖全部分区数据。
• 核心作用：实现并行读写。比如10个用户同时找科技类书，可分别在10个书架上并行查找，不用排队；写入新数据时，也能分散到多个书架，避免单个书架拥挤。
• 实际应用：分布式集群中，一个“电器分区”的数据被拆分成8个分⽚，分布在8台服务器上，写入和查询时8台机器并行工作，吞吐量提升8倍。

3. 段（Segment）：书架上的“可拆卸书盒”

• 定义：Shard的最小物理存储单元，数据最终以段为单位存储在磁盘和内存中。
• 图书馆类比：每个书架由多个可拆卸书盒组成，新书先放进“临时书盒”（活跃段），书盒装满后密封成“固定书盒”（密封段），后续可统一压缩归档。
• 核心作用：优化存储和查询效率。小书盒会被自动合并成大书盒（段合并），减少存储碎片；密封后的书盒可压缩，节省空间；查询时按书盒批量扫描，比单本查找更快。
• 实际应用：Milvus中，段默认按512MB大小切割，新写入数据先进入“增长段”，达到阈值后自动“密封”，后台异步合并小段，提升查询性能。

三、三者核心区别：一张表看清

维度	分区（Partition）	分⽚（Shard）	段（Segment）
层级关系	Collection下的逻辑划分	Partition下的物理分布	Shard下的最小存储单元
管理方式	用户手动创建、指定	系统自动分配、路由	系统完全自动管理
核心目的	业务隔离，减少查询范围	负载均衡，提升并行能力	存储优化，加速读写
可见性	对用户可见（可指定查询）	对用户透明（无需关注）	对用户完全透明
类比对象	图书馆的“楼层主题区”	楼层内的“平行书架”	书架上的“可拆卸书盒”

四、协作流程：数据如何在三层结构中流转？

以“电商平台上传10万条商品向量数据”为例，看分区-分片-段的协作过程：

1. 写入流程（新书进图书馆）

1. 数据分类：10万条数据中，3万条电器、5万条服装、2万条食品，分别写入对应的“电器分区”“服装分区”“食品分区”（用户指定分区）；
2. 分片分配：系统将每个分区的数据均匀分配到3个分⽚（假设集群有3个节点），比如“电器分区”的3万条数据，每个分⽚存储1万条；
3. 段存储：每个分片内，数据按512MB大小自动切割成段，新数据先写入“增长段”，写满后密封为“固定段”；
4. 后台优化：系统异步合并小段，比如将2个100MB的段合并成200MB的大段，减少存储碎片。

2. 查询流程（用户找书）

1. 定位分区：用户查询“价格<1000元的手机”，先筛选“电器分区”（排除服装、食品分区）；
2. 分片并行查询：查询请求同时发送到“电器分区”的3个分⽚，每个分片并行扫描自己的段数据；
3. 段扫描：每个分片内，扫描所有相关段（只看密封段+活跃段），筛选出符合“价格<1000元”且向量相似的结果；
4. 结果合并：收集3个分片的结果，排序后返回给用户。

五、最佳实践：避坑指南+配置示例

这部分是核心干货，直接告诉你怎么用、怎么避坑，新手也能快速上手！

1. 分区使用最佳实践

✅ 推荐做法

• 按“高选择性维度”分区：优先按时间（如2024Q1、2024-01）、类别、地域等查询频率高的维度划分；
• 控制分区数量：单个Collection的分区数不超过1000个，过多会导致元数据管理压力大，影响性能；
• 分区命名规范：用“维度+值”命名，比如“time_202401”“category_electronics”，便于管理。

❌ 错误示范

• 按“低选择性维度”分区：比如给每个用户创建一个分区，用户量达1万时，分区数就超标；
• 分区后不使用：创建了分区但查询时不指定分区，相当于白做了划分，还增加了管理开销。

代码示例：创建分区

from pymilvus import Collection# 假设已创建Collection：products
collection = Collection(name="products")# 1. 创建按类别划分的分区
collection.create_partition(partition_name="category_electronics")
collection.create_partition(partition_name="category_clothing")
collection.create_partition(partition_name="category_food")# 2. 创建按时间划分的分区
collection.create_partition(partition_name="time_202401")
collection.create_partition(partition_name="time_202402")# 3. 查询时指定分区（只查2024年1月的电器数据）
query_params = {"data": [query_vector],"partition_names": ["category_electronics", "time_202401"],"limit": 10
}
results = collection.search(**query_params)

2. 分片配置最佳实践

✅ 推荐做法

• 分片数计算公式：分片数 = 节点数 × 每节点CPU核数（比如8台8核机器，分片数设为64）；
• 控制单分片数据量：单分片数据量建议在1000万-1亿向量之间，太小浪费资源，太大影响性能；
• 动态调整：根据业务增长扩容节点时，同步增加分片数，保持负载均衡。

❌ 错误示范

• 分片数远超资源：8核机器设置128个分⽚，导致线程频繁切换，性能下降；
• 分⽚数过少：10台机器只设2个分片，大部分机器闲置，无法发挥并行优势。

代码示例：创建集合时指定分片数

from pymilvus import FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection# 定义字段（同前文）
fields = [FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True),FieldSchema(name="vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=768),FieldSchema(name="category", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=50),FieldSchema(name="price", dtype=DataType.FLOAT)
]schema = CollectionSchema(fields, description="商品向量库")# 创建集合时指定分⽚数（64个分⽚，适配8台8核机器）
collection = Collection(name="products",schema=schema,shards_num=64  # 核心配置：分⽚数
)

3. 段优化最佳实践

✅ 推荐做法

• 调整段大小阈值：根据向量维度调整，维度>1024时设为512MB（减少内存压力），维度<1024时设为1024MB；
• 监控段状态：定期查看段信息，避免出现大量小段；
• 手动触发合并：数据写入高峰后，手动调用合并接口，优化存储结构。

代码示例：段配置与合并

from pymilvus import Collection, connectionsconnections.connect("default", host="localhost", port="19530")
collection = Collection(name="products")# 1. 调整段大小阈值（通过Milvus客户端配置）
# 方式1：创建集合时通过schema配置（部分版本支持）
schema = CollectionSchema(fields=fields,description="商品向量库",properties={"storage.segmentSize": 1024}  # 段大小1GB（单位MB）
)# 方式2：通过客户端设置全局属性
client = connections.get_connection_client("default")
client.set_property("dataCoord.segment.maxSize", "1024")  # 最大段大小1GB
client.set_property("dataCoord.segment.sealProportion", "0.7")  # 写入70%时密封# 2. 查看段信息
segment_info = collection.get_segment_info()
print("当前段数量：", len(segment_info))# 3. 手动触发段合并（数据写入后执行）
collection.compact()
print("段合并触发成功，后台异步执行")

六、核心总结

1. 分区管“逻辑分组”，解决“查得少”的问题；分片管“物理分布”，解决“跑得并行”的问题；段管“存储优化”，解决“存得好”的问题；
2. 最佳实践核心：分区按高选择性维度划分，分片数匹配集群资源，段大小适配向量维度；
3. 新手建议：先从“时间分区+按核数设分片+默认段大小”入手，后续根据业务数据量和性能表现微调。

这三层结构是Milvus高性能的基石，掌握后就能灵活应对不同规模的业务场景——从几十万向量的小项目，到千亿向量的企业级系统，都能通过合理配置发挥Milvus的最大性能。