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宝安中心区规划_线上学编程哪个机构比较好_营销网站建设规划_宁波seo网络推广主要作用

时间:2025/7/11 8:42:09来源:https://blog.csdn.net/qq_58286779/article/details/146413500 浏览次数:1次
宝安中心区规划_线上学编程哪个机构比较好_营销网站建设规划_宁波seo网络推广主要作用

一文带你入门 Milvus:详细指南

  • 新手如何使用 Milvus:详细指南
    • 一、Milvus 简介
      • 主要特点
      • 应用领域
    • 二、安装 Milvus
      • 安装 Docker Compose
      • 基于 Docker Compose 安装 Milvus 服务端
      • 安装 attu - 可视化界面工具
    • 三、快速入门
      • 安装 Python SDK
      • 连接数据库
        • 方式 1
        • 方式 2(方式 1 的封装)
      • 数据库操作
      • 核心概念
      • 集合操作
      • 数据操作
        • 插入数据
        • 精准查询数据 - get
      • 条件查询数据 - query
      • 查询数据 - search
      • 插入或更新数据
      • 删除数据
      • 字段操作
        • 数据类型
        • 快速使用
        • 动态字段
      • 索引操作
        • 索引类型
        • 快速使用
          • 列出索引
          • 创建索引
          • 查看索引
          • 删除索引

新手如何使用 Milvus:详细指南

一、Milvus 简介

Milvus 是高性能、高度可扩展的开源向量数据库,支持 TB 级向量的增删改和近实时查询。它集成了多个向量索引库,具有数据分区分片、持久化等功能,应用场景广泛。
官网:官网链接
文档:官方文档
仓库:GITHUB

主要特点

  • 集成了 Faiss、NMSLIB、Annoy 等广泛应用的向量索引库。
  • 支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、标量向量混合查询、time travel 等功能。
  • 大幅优化了向量检索的性能,可满足任何向量检索场景的应用需求。
  • 提供了一整套简单直观的 API,可针对不同场景选择不同的索引类型,还能对标量数据进行过滤,提高召回率和搜索灵活性。

应用领域

应用领域描述
图像相似性搜索使图像可搜索,并即时返回来自大型数据库中最相似的图像。
视频相似性搜索通过将关键帧转换为向量,然后将结果输入 Milvus,可以在几乎实时的时间内搜索和推荐数十亿个视频。
音频相似性搜索快速查询大量音频数据,如语音、音乐、音效和表面相似的声音。
分子相似性搜索针对指定分子进行极快的相似性搜索、子结构搜索或超结构搜索。
推荐系统根据用户行为和需求推荐信息或产品。
问答系统交互式数字问答聊天机器人,自动回答用户的问题。
DNA 序列分类通过比较相似的 DNA 序列,在毫秒级别准确地分类一个基因。
文本搜索引擎通过将关键字与文本数据库进行比较,帮助用户找到他们正在寻找的信息。

二、安装 Milvus

目前 Milvus 运行的环境都是在 Docker 上,因此在安装 Milvus 之前,需要先确认 Docker 和 Docker Compose 已经安装到本地机子上。

安装 Docker Compose

如果本地机子没有安装 Docker Compose,可以按以下命令安装:

# 这个命令必须保证自己的机子已经安装了docker和python3.8+
pip install docker-compose

注意:默认情况下,如果安装的 Docker 是 Docker Desktop,默认会顺便已经安装了 Docker Compose,则不需要再继续安装,否则会报错,这时候需要卸载掉 Python 安装的。

基于 Docker Compose 安装 Milvus 服务端

  1. 下载 Milvus 镜像服务配置文件:
    https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.4.12/milvus-standalone-docker-compose.yml
  2. 下载完成以后,执行如下命令即可启动 Milvus 数据库:
docker-compose -f milvus-standalone-docker-compose.yml up -d
  1. 关闭数据库服务镜像,命令如下:
docker-compose -f milvus-standalone-docker-compose.yml down
  1. 如果使用 Docker 无法拉取镜像,执行上面安装命令一直报网络错误,则可能是因为 Docker 封锁了国内 IP 的问题导致的,解决方法是在 Docker 配置文件中添加国内镜像源:
{"builder": {"gc": {"defaultKeepStorage": "20GB","enabled": true}},"experimental": false,// 以下就是新增的国内镜像源"registry-mirrors": ["https://docker.1ms.run","https://hub.rat.dev","https://docker.1panel.live"]
}

安装 attu - 可视化界面工具

下载地址:https://github.com/zilliztech/attu/releases

三、快速入门

除了使用可视化工具连接 Milvus 数据库以外,通常会使用编程语言客户端操作 Milvus 数据库,这里以 Python SDK 为例。

安装 Python SDK

pip install pymilvus[model]

连接数据库

方式 1
from pymilvus import connections, db# 连接数据库服务器
connections.connect(host="127.0.0.1",  # 连接服务端地址,port=19530,        # 连接端口,milvus默认监听19530alias='default',   # 连接别名,如果不设置,默认为default,db_name='default'  # 连接数据库,默认是default
)# 判断是否连接成功
res = db.connections.has_connection('default')
print(res)# 断开数据库连接
# 此处必须填写断开的连接别名
connections.disconnect('default')
方式 2(方式 1 的封装)
from pymilvus import MilvusClient# 如果没有开启用户身份认证,直接通过uri连接即可。
client = MilvusClient("http://localhost:19530")
# client = MilvusClient()  # 上面的内容可以简写# 开启用户身份认证 并使用root用户的情况
client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530",token="root:Milvus",db_name="default"
)# 开启用户身份认证 并使用非root用户的情况
client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530",token="user:password",db_name="default"
)# 断开连接
client.close()

数据库操作

操作代码示例说明
列出数据库client.list_collections()列出所有集合
创建数据库client.create_database('my_database')数据库名必须唯一,重复创建会报错:database already exist
使用数据库client.using_database('my_database')
print(client
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