Milvus in Windows 部署与使用_milvus windows构建

目录

Milvus于2019年创建，其独特目标是存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习（ML）模型生成的大规模嵌入向量。Milvus能够在万亿级别上索引向量。与现有的主要处理遵循预定义模式的结构化数据的关系数据库不同，Milvus从底层开始设计，以处理从非结构化数据转换而来的嵌入向量。

官方文档：https://milvus.io/docs
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Docker Desktop安装

1.进入cmd命令行，安装wsl2
	wsl --install or wsl --install -d Ubuntu
	
2.进入Docker Desktop官网，下载对应系统的安装包，并安装
	https://www.docker.com/products/docker-desktop/
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Milvus部署

1.下载Milvus yaml配置文件
	https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.3.0/milvus-standalone-docker-compose.yml

2.将下载的文件重命名为 docker-compose.yml

3.选取硬盘路径，在该目录下创建五个文件夹分命名为：conf,db,logs,pic,volumes,wal

我的文件目录
milvus/
│
├───conf/
├───db/
├───logs/
├───pic/
├───volumes/
├───wal/
│
└───docker-compose.yml


4. Shift+右键打开该目录的Powershell，执行
	docker compose up -d
	
5. 打开Docker Desktop即可管理Milvus环境
	如下图所示
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Milvus创建数据库/表

pip install pymilvus
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from pymilvus import (
    connections,
    utility,
    FieldSchema, CollectionSchema, DataType,
    Collection,
)

#连接milvus，default是数据库名，host支持远程连接，port端口默认19530
 connections.connect("default", host="localhost", port="19530")
 
#定义表格式
 fields = [
            FieldSchema(name="name", dtype=DataType.VARCHAR, is_primary=True, auto_id=False, max_length=30),
            FieldSchema(name="sequence", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=35220),
            FieldSchema(name="embeddings", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=dim)
        ]
        
#创建表
 schema = CollectionSchema(fields, "create vector database")

 db = Collection('db_name', schema, consistency_level="Strong")
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Milvus插入数据

Tips
1.name,seqs,embeddings均为List
2.embeddings中的向量只支持list，不支持np.array和torch.tensor
3.插入数据不支持一次插入过多，因此建议酌情分块插入
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#插入数据
entities = [
        name,
        seqs,
        embeddings
    ]

db.insert(entities)
db.flush()
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Milvus查询数据表

我自己写的overview.py
能显示已建立的数据表以及该表的数据量
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from pymilvus import list_collections
from pymilvus import (
    connections,
    Collection
)


def main():
    connections.connect("default", host="localhost", port="19530")

    collections = list_collections()

    if len(collections) == 0:
        print('Milvus is empty.')

    else:

        for collection_name in collections:
            print(collection_name, end=':')
            db = Collection(collection_name)
            print(db.num_entities)


if __name__ == '__main__':
    main()
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Milvus删除数据表

from pymilvus import (
    connections,
    utility
)
utility.drop_collection('dbname')
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Milvus查询索引

Milvus在查询前需要建立索引，支持IP/L2/COSINE，查询的similarity需要跟索引一致
假设db是一个milvus向量数据库
db.load()前需要保证db有已建立的索引
删除索引前需要先db.release()释放该数据库
索引类型选择可以参考 https://blog.csdn.net/weixin_44839084/article/details/103471083
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index = {
    "index_type": "IVF_FLAT",
    "metric_type": "L2",
    "params": {"nlist": 128},
}

db.create_index("embeddings", index)

db.load()
	
db.release()
db.drop_index()
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Milvus查询

limit设置需要查几条
hit.distance是当前metric下的score
支持多探针查询
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search_params = {
   "metric_type": 'L2',
    "params": {"nprobe": 10},
}

result = db.search([pooler_token], "embeddings", search_params, limit=300, output_fields=["name"])

name = []
valus = []

for hits in result:
    for hit in hits:
        name.append(hit.id)
        valus.append(hit.distance)
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