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向量数据库:Milvus

news 2026/2/4 15:09:24

特性

        Milvus由Go(63.4%),Python(17.0%),C++(16.6%),Shell(1.3%)等语言开发开发，支持python，go，java接口(C++,Rust,c#等语言还在开发中)，支持单机、集群部署，支持CPU、GPU运算。Milvus 中的所有搜索和查询操作都在内存中执行。,当前支持的Dimensions of a vector的最大值为32,768。其他限制。

使用步骤：

         M i l v u s 和之前讨论的 f a i s s , u s e a r c h 的不同在于，使用前需要先安装服务端的 M i l v u s ，否则会有以下错误： \color{red} Milvus和之前讨论的faiss,usearch的不同在于，使用前需要先安装服务端的Milvus，否则会有以下错误： Milvus和之前讨论的faiss,usearch的不同在于，使用前需要先安装服务端的Milvus，否则会有以下错误：pymilvus.exceptions.MilvusException: <MilvusException: (code=2, message=Fail connecting to server on 127.0.0.1:19530. Timeout)>

安装Milvus：根据你的操作系统和需求，选择适合的安装方式，可以是Docker容器、二进制文件或源代码编译安装。

在这里插入图片描述

dokcer

  • curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun
  • sudo chmod +x ./docker-compose-linux-x86_64
  • sudo cp ./docker-compose-linux-x86_64 /usr/bin/docker-compose
  • docker-compose version
  • link： Docker的快速使用， docker 中使用gpu， Docker Compose: 集合管理Docker的工具安装

安装

  • wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.3.4/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml
  • sudo docker compose up -d
$ sudo docker compose up -d
[+] Running 23/23✔ standalone 7 layers [⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿]      0B/0B      Pulled                                                                                                                                                                                                                                                                               13.8s ✔ d5fd17ec1767 Pull complete                                                                                                                                                                                                                                                                                                        2.4s ✔ 7ab813dbf013 Pull complete                                                                                                                                                                                                                                                                                                        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[+] Running 4/4✔ Network milvus               Created                                                                                                                                                                                                                                                                                                0.1s ✔ Container milvus-minio       Started                                                                                                                                                                                                                                                                                                4.6s ✔ Container milvus-etcd        Started                                                                                                                                                                                                                                                                                                3.5s ✔ Container milvus-standalone  Started   

$ sudo docker compose ps
NAME                IMAGE                                      COMMAND                  SERVICE             CREATED              STATUS                        PORTS
milvus-etcd         quay.io/coreos/etcd:v3.5.5                 "etcd -advertise-cli…"   etcd                About a minute ago   Up About a minute (healthy)   2379-2380/tcp
milvus-minio        minio/minio:RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z   "/usr/bin/docker-ent…"   minio               About a minute ago   Up About a minute (healthy)   0.0.0.0:9000-9001->9000-9001/tcp, :::9000-9001->9000-9001/tcp
milvus-standalone   milvusdb/milvus:v2.3.4                     "/tini -- milvus run…"   standalone          About a minute ago   Up About a minute (healthy)   0.0.0.0:9091->9091/tcp, :::9091->9091/tcp, 0.0.0.0:19530->19530/tcp, :::19530->19530/tcp

测试链接

  • docker port milvus-standalone 19530/tcp // docker port 命令用于查看正在运行的容器中某个端口的映射情况
$ sudo docker port milvus-standalone 19530/tcp
0.0.0.0:19530
[::]:19530

停止 Milvus服务

  • 要停止 Milvus 单机版，请运行：

  • sudo docker compose down

  • 如需在停止 Milvus 后删除数据，请执行以下命令：

  • sudo rm -rf volumes

客户端使用

安装

$ pip3 install pymilvus # https://github.com/milvus-io/pymilvus

使用

from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection, utility# --------------------------------------------------------------------------------------------
# 服务器地址信息
HOST = '127.0.0.1'
PORT = '19530'
# 向量信息
DIM = 200 # dimension
COLLECTION_NAME = 'test'
# --------------------------------------------------------------------------------------------
# 创建 Milvus 集合，可参考https://milvus.io/docs/create_collection.md
def create_milvus_collection(collection_name, dim):# 是否已存在同名集合if utility.has_collection(collection_name):utility.drop_collection(collection_name)# 如果存在，则删除已有集合# 定义集合的字段信息。注：为了降低数据插入的复杂度，Milvus 允许你为每个标量字段指定一个默认值，不包括主键字段fields = [FieldSchema(name='path', dtype=DataType.VARCHAR, description='图像路径', max_length=500, is_primary=True, auto_id=False),# 存储图像路径的 'path' 字段FieldSchema(name='embedding', dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, description='图像嵌入向量', dim=dim)# 存储图像嵌入向量的 'embedding' 字段]# 创建集合的模式schema = CollectionSchema(fields=fields, description='集合描述信息')# 使用架构创建集合，到这一步创建的集合就能使用了collection = Collection(name=collection_name, schema=schema)#  定义用于创建索引的参数，以下示例构建一个 10 聚类IVF_FLAT索引，其中欧几里得距离 （L2） 作为相似度指标index_params = {"metric_type":"L2","index_type":"IVF_FLAT","params":{"nlist":10}}# 在 'embedding' 字段上使用指定参数创建索引collection.create_index(field_name='embedding', index_params=index_params)# 返回创建好的集合对象return collection# 发起连接
connections.connect(host=HOST, port=PORT)# 创建 collection
collection = create_milvus_collection(COLLECTION_NAME, DIM)
print(f'A new collection created: {COLLECTION_NAME}')
# 或者直接连接已有collection collection = Collection("book")import random
data = [ [str(i) for i in range(2000)],  [[random.random() for _ in range(200)] for _ in range(2000)], # None,]
print(len(data))
mr = collection.insert(data)search_params = {"metric_type": "L2", "offset": 0, "ignore_growing": False, "params": {"nprobe": 10}
}collection.load()
results = collection.search(data=[[random.random() for _ in range(200)]], anns_field="embedding", # Name of the field to search on.param=search_params,limit=10,expr=None,# 用于筛选属性的布尔表达式。有关更多信息，请参见布尔表达式规则。https://milvus.io/docs/boolean.mdoutput_fields=['embedding'],#要返回的字段的名称。Milvus 支持返回向量字段。（可选）	# consistency_level="Strong" # 搜索的一致性级别（可选）	
)print(results[0].ids)
print(results[0].distances)
hit = results[0][0]
print(hit.entity.get('embedding')) # 需要指定output_fields# ['537', '1228', '389', '1527', '395', '190', '1221', '555', '1789', '886']
# [25.513811111450195, 26.030805587768555, 26.122865676879883, 26.59450912475586, 26.952003479003906, 27.123659133911133, 27.264328002929688, 27.28336524963379, 27.417621612548828, 27.71729278564453]
# [0.15461023, 0.30096045, 0.26865703, 0.25927073, 0.33812553, 0.54217076, 0.15246719, 0.731632, 0.45709008, 0.79914236, 0.9088526, 0.02686498, 0.42263803, 0.69333476, 0.39840952, 0.6991515, 0.5305877, 0.6620755, 0.5817265, 0.21614578, 0.8906462, 0.64077824, 0.09763326, 0.8131759, 0.31869066, 0.7435266, 0.727443, 0.6023419, 0.665456, 0.3228657, 0.10494679, 0.7091096, 0.3667962, 0.3149366, 0.15853179, 0.24909244, 0.23726037, 0.17990382, 0.3514512, 0.116617575, 0.5656539, 0.36453706, 0.7430549, 0.5163423, 0.17115992, 0.3062062, 0.9076736, 0.5650338, 0.43389124, 0.6029854, 0.3382137, 0.38251325, 0.7953752, 0.19413383, 0.21625121, 0.04543528, 0.97489053, 0.76131046, 0.17360009, 0.32513952, 0.7822587, 0.99820197, 0.97119784, 0.11839666, 0.004737074, 0.18586244, 0.21051529, 0.5463567, 0.28732273, 0.59985745, 0.35132825, 0.17821868, 0.08039577, 0.22121702, 0.51074564, 0.9789643, 0.91906327, 0.3212936, 0.9785981, 0.70479745, 0.77640325, 0.03191031, 0.12803258, 0.8522966, 0.48946765, 0.8437068, 0.17805281, 0.3471558, 0.7912329, 0.19458486, 0.9588124, 0.5400154, 0.3107983, 0.08004966, 0.40348408, 0.8400167, 0.255088, 0.29406822, 0.69000036, 0.7577903, 0.6970145, 0.99666446, 0.5368813, 0.25070563, 0.10906121, 0.6366669, 0.75897807, 0.2470287, 0.83007634, 0.17270081, 0.37081972, 0.5600866, 0.47211888, 0.48388532, 0.09467795, 0.43837216, 0.3848784, 0.33862317, 0.5992313, 0.49879825, 0.21382369, 0.4665225, 0.20776376, 0.41195828, 0.77341104, 0.41533098, 0.1488313, 0.29170626, 0.90135145, 0.9490258, 0.5797127, 0.046041798, 0.032213394, 0.9823944, 0.22410004, 0.01474563, 0.54565424, 0.84022516, 0.3146623, 0.60868996, 0.8468924, 0.5047047, 0.44784358, 0.76461, 0.39477462, 0.4341565, 0.04060842, 0.7913311, 0.3800782, 0.76624304, 0.27977547, 0.5467395, 0.7406536, 0.051075574, 0.859247, 0.16734485, 0.55351096, 0.77330744, 0.21997604, 0.6573193, 0.47392654, 0.22703278, 0.21453229, 0.5354482, 0.68723947, 0.3444063, 0.19725236, 0.63618726, 0.20056139, 0.41761643, 0.3148263, 0.0072599854, 0.14207017, 0.96439177, 0.727712, 0.61615413, 0.67021996, 0.73491627, 0.64917046, 0.6545984, 0.6521858, 0.86778504, 0.65002567, 0.65721965, 0.57199746, 0.27476418, 0.5959397, 0.17169125, 0.30866027, 0.6539025, 0.83966345, 0.18539791, 0.64870465, 0.9470506, 0.6794907, 0.75711423, 0.88191146, 0.075844504, 0.9600152, 0.38191438]

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  • https://github.com/towhee-io/examples/blob/main/image/reverse_image_search/workflow.png

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osschat

  • https://osschat.io/chat，Enhanced ChatGPT with documentation, issues, blog posts, community Q&A as knowledge bases. Built for every community and developer.

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深度解析JavaScript面试热点：事件循环、上下文、箭头函数、变量作用域与ES6模块

JavaScript面试中经常涉及到事件循环、上下文、箭头函数、变量作用域以及ES6模块等核心概念。通过清晰的代码示例&#xff0c;我们深入讨论这些主题&#xff0c;揭示其中的关键细节。 事件循环&#xff08;Event Loop&#xff09; JavaScript开发者每天都与事件循环打交道&am…...

编程日记 2024/1/9 16:39:40

Javaweb之Mybatis的动态SQL的详细解析

3. Mybatis动态SQL 3.1 什么是动态SQL 在页面原型中&#xff0c;列表上方的条件是动态的&#xff0c;是可以不传递的&#xff0c;也可以只传递其中的1个或者2个或者全部。 而在我们刚才编写的SQL语句中&#xff0c;我们会看到&#xff0c;我们将三个条件直接写死了。 如果页面…...

编程日记 2024/1/9 16:38:39

物联网与智能家居：跨境电商与未来生活的融合

物联网&#xff08;Internet of Things&#xff0c;IoT&#xff09;和智能家居技术正迅速崛起&#xff0c;成为跨境电商领域的创新引擎。这两者的巧妙结合不仅为消费者提供更智能、便捷的生活方式&#xff0c;同时也为电商平台和制造商带来了全新的商机。本文将深入探讨物联网与…...

编程日记 2024/1/9 16:36:37

Java内存模型（JMM）是基于多线程的吗

Java内存模型&#xff08;JMM&#xff09;是基于多线程的吗 这个问题按我的思路转换了下&#xff0c;其实就是在问&#xff1a;为什么需要Java内存模型 总结起来可以由几个角度来看待「可见性」、「有序性」和「原子性」 面试官&#xff1a;今天想跟你聊聊Java内存模型&#…...

编程日记 2024/1/9 16:35:35

Linux离线安装MySQL（rpm）

目录 下载安装包安装MySQL检测安装结果服务启停MySQL用户设置 下载安装包 下载地址&#xff1a;https://downloads.mysql.com/archives/community/ 下载全量包如&#xff1a;(mysql-8.1.0-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar) 解压&#xff1a;tar -xzvf mysql-8.1.0-1.el7.x86_64.…...

编程日记 2024/1/9 16:33:33

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签

文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…...

编程新知 2026/2/4 12:59:36

MPNet：旋转机械轻量化故障诊断模型详解python代码复现

目录 一、问题背景与挑战 二、MPNet核心架构 2.1 多分支特征融合模块（MBFM） 2.2 残差注意力金字塔模块（RAPM） 2.2.1 空间金字塔注意力（SPA） 2.2.2 金字塔残差块（PRBlock） 2.3 分类器设计 三、关键技术突破 3.1 多尺度特征融合 3.2 轻量化设计策略 3.3 抗噪声…...

编程新知 2026/1/31 16:21:10

conda相比python好处

Conda 作为 Python 的环境和包管理工具&#xff0c;相比原生 Python 生态&#xff08;如 pip 虚拟环境&#xff09;有许多独特优势&#xff0c;尤其在多项目管理、依赖处理和跨平台兼容性等方面表现更优。以下是 Conda 的核心好处&#xff1a; 一、一站式环境管理&#xff1a…...

编程新知 2025/11/29 6:54:19

golang循环变量捕获问题​​

在 Go 语言中&#xff0c;当在循环中启动协程&#xff08;goroutine&#xff09;时&#xff0c;如果在协程闭包中直接引用循环变量&#xff0c;可能会遇到一个常见的陷阱 - ​​循环变量捕获问题​​。让我详细解释一下&#xff1a; 问题背景 看这个代码片段&#xff1a; fo…...

编程新知 2026/1/21 14:29:57

3.3.1_1 检错编码（奇偶校验码）

从这节课开始&#xff0c;我们会探讨数据链路层的差错控制功能&#xff0c;差错控制功能的主要目标是要发现并且解决一个帧内部的位错误&#xff0c;我们需要使用特殊的编码技术去发现帧内部的位错误&#xff0c;当我们发现位错误之后&#xff0c;通常来说有两种解决方案。第一…...

编程新知 2026/1/30 3:28:14

【大模型RAG】Docker 一键部署 Milvus 完整攻略

本文概要 Milvus 2.5 Stand-alone 版可通过 Docker 在几分钟内完成安装&#xff1b;只需暴露 19530&#xff08;gRPC&#xff09;与 9091&#xff08;HTTP/WebUI&#xff09;两个端口&#xff0c;即可让本地电脑通过 PyMilvus 或浏览器访问远程 Linux 服务器上的 Milvus。下面…...

编程新知 2026/1/31 8:08:07

条件运算符

C中的三目运算符&#xff08;也称条件运算符&#xff0c;英文&#xff1a;ternary operator&#xff09;是一种简洁的条件选择语句&#xff0c;语法如下&#xff1a; 条件表达式 ? 表达式1 : 表达式2• 如果“条件表达式”为true&#xff0c;则整个表达式的结果为“表达式1”…...

编程新知 2025/12/6 22:50:48

《用户共鸣指数（E）驱动品牌大模型种草：如何抢占大模型搜索结果情感高地》

在注意力分散、内容高度同质化的时代&#xff0c;情感连接已成为品牌破圈的关键通道。我们在服务大量品牌客户的过程中发现&#xff0c;消费者对内容的“有感”程度&#xff0c;正日益成为影响品牌传播效率与转化率的核心变量。在生成式AI驱动的内容生成与推荐环境中&#xff0…...

编程新知 2026/2/2 1:48:09

Psychopy音频的使用

Psychopy音频的使用 本文主要解决以下问题&#xff1a; 指定音频引擎与设备&#xff1b;播放音频文件 本文所使用的环境&#xff1a; Python3.10 numpy2.2.6 psychopy2025.1.1 psychtoolbox3.0.19.14 一、音频配置 Psychopy文档链接为Sound - for audio playback — Psy…...

编程新知 2026/1/31 15:09:31

mysql已经安装，但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包

文章目录 现象&#xff1a;mysql已经安装&#xff0c;但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包遇到 rpm 命令找不到已经安装的 MySQL 包时&#xff0c;可能是因为以下几个原因&#xff1a;1.MySQL 不是通过 RPM 包安装的2.RPM 数据库损坏3.使用了不同的包名或路径4.使用其他包…...

编程新知 2026/1/26 17:37:06