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Milvus向量数据库介绍、安装与配置

进群口令：博客

Milvus 安装与配置

1 前言

1.1 介绍

Milvus 是一个开源的向量数据库，专门用于处理海量高维向量数据的相似度搜索。它适用于 AI、推荐系统、图像检索、自然语言处理（NLP）等需要处理嵌入向量的场景。

  • 官网：https://milvus.io
  • GitHub：https://github.com/milvus-io/milvus
  • 开发者：Zilliz（中国的数据库初创企业）

1.2 Milvus 的核心功能

功能 说明
向量存储 存储数十亿条高维向量（如图像、文本、音频的嵌入）
向量检索 支持 ANN（近似最近邻）算法，实现高效的相似度搜索
混合查询 支持将向量查询与结构化过滤条件结合（如性别、标签等）
多索引类型 IVF, HNSW, ANNOY, DiskANN 等索引结构可选
分布式架构 支持水平扩展（scale out），适合大规模生产使用
多语言 SDK Python、Java、Go、Node.js、C++ 等
持久化存储 支持将数据持久化在磁盘或对象存储中
插件生态 支持与 Elasticsearch、MySQL、Prometheus、K8s 等集成

1.3 主要技术特点

特点 描述
高性能 每秒可搜索百万级向量，延迟低于毫秒级
支持 GPU 可选用 GPU 加速训练和检索
插件式索引管理 可针对不同应用场景切换索引结构
自动分片 + 副本 提高并发能力和容错能力
向量类型支持 支持 float32、binary、float16、sparse 向量（计划中）

1.4 典型使用场景

场景 示例
图像检索 上传图片找相似商品、图像搜索
文本语义搜索 通过用户输入的自然语言搜索相似文本、文档
推荐系统 利用用户行为嵌入向量实现相似用户或物品推荐
生物信息学 比对 DNA 或蛋白质序列的向量表示
知识图谱 实体向量存储和相似度搜索

1.5 环境要求

在安装 Milvus 之前，确保系统满足以下要求：

  • 操作系统：Ubuntu 18.04+/CentOS 7+/MacOS/Docker
  • CPU：支持 AVX2 指令集的 x86_64 处理器
  • RAM：建议至少 8GB
  • GPU（可选）：NVIDIA GPU + CUDA 11.1 以上（仅用于 GPU 版本）
  • Docker：建议安装 Docker 20.10+

2 安装

2.1 使用 Docker 安装 Milvus

https://milvus.io/docs/zh/install_standalone-docker.md

# Download the installation script
$ curl -sfL https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/master/scripts/standalone_embed.sh -o standalone_embed.sh

# 启动容器
bash standalone_embed.sh start

# 停止容器
bash standalone_embed.sh stop

# 删除容器
bash standalone_embed.sh delete

Milvus容器查看

Milvus容器查看

3 连接工具

https://github.com/zilliztech/attu

image.png

3 配置Milvus

Milvus 主要通过 server_config.yaml 进行配置，该文件位于 /milvus/configs/ 目录下（Docker 版本路径可能不同）。

vim /etc/milvus/config.yaml

server_config:
  address: 0.0.0.0
  port: 19530

service:
  name: "milvus"
  port: 19530

storage:
  path: "/path/to/milvus/data"

log:
  level: "info"
  max_log_file_size: 1024
  log_rotate: true

ingester:
  compaction_level: 1
  wal_enable: true
  insert_buffer_size: 16777216
  flush_interval: 1
  cpu_cache_capacity: 1073741824
  insert_channel_capacity: 100
  search_buffer_size: 268435456
  1. 内存配置：根据系统内存大小调整 Milvus 的内存使用限制。
  2. 存储路径：指定 Milvus 数据文件的存储路径。
  3. 监听端口：配置 Milvus 服务监听的端口号。
  4. 日志级别：设置日志记录的详细程度，如 debug、info、warning、error。
  5. 资源限制：根据系统资源配置 CPU 和内存的使用限制。

参考文档：

https://milvus.io/docs/zh/prepare-source-data.md

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