向量数据库Milvus简单上手_milvus collection

在Milvus，collection、cluster和entities这几个术语有特定的含义：

1. Collection：

   • 一个collection是Milvus中存储向量数据的基本单位，类似于关系型数据库中的表（table）。每个collection由多个字段（field）组成，可以包含向量字段（用于存储向量数据）和标量字段（如数字、文本等用于存储描述性数据或元数据）。
   • 在上述代码中，创建了一个名为"hello_milvus"的collection，其中包含三个字段：主键字段pk（标识每个实体的唯一标识符）、一个双精度浮点数字段random以及一个浮点数向量字段embeddings。

2. Entities：

   • entities是指存储在collection中的数据项，每个entity由一组字段值组成，可以理解为关系型数据库中的行（row）。在向量搜索和检索场景中，每个entity通常包含一个向量（如图像、文本的向量表示）和一些辅助信息（如ID、名称、其他描述性字段）。
   • 在上述代码示例中，每个entity都由一个唯一的pk、一个random值和一个8维的embeddings向量组成。这些entities被插入到"hello_milvus" collection中。

3. Cluster：

   • cluster在Milvus的上下文中通常指的是集群模式，即多个Milvus实例组成的集群，用于提高系统的可扩展性和可靠性。集群可以处理更大的数据量，提供更高的查询吞吐量，并支持容错和高可用性。
   • 集群部署可以根据实际需求配置，例如，可以配置读写分离、数据分片和副本，以满足不同的性能和可靠性要求。
   • 代码示例中没有直接提及到cluster的概念，但在实际部署中，Milvus可以配置为单实例模式或集群模式，以适应不同规模的应用需求。

总结来说，在Milvus中，collection是存储数据的容器，entities是collection中的数据项，而cluster指的是多个Milvus实例组成的集群环境。

安装

Server

二选一

Docker安装Stand alone版本

单机安装（非集群）:https://milvus.io/docs/v2.2.x/install_standalone-docker.md

wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.2.16/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml
sudo docker-compose up -d
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pip 安装Lite版本

pip install milvus
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启动

milvus-server
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提示：使用Linux（WSL）跑lite版本比Windows平台更稳定。
实验平台：WSL

Python SDK

Pymilvus和Milvus Server版本对应关系
https://milvus.io/api-reference/pymilvus/v2.2.x/About.md

使用

引入pymilvus

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

  • 作用：管理与Milvus服务器的连接。
  • 详解：提供了连接（connect）、断开连接（disconnect）和获取当前连接状态（如get_connection）等功能。它允许你指定Milvus服务器的地址和端口，以便与之建立连接。

• utility

  • 作用：提供一系列实用功能，用于执行非CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。
  • 详解：包括检查collection是否存在（has_collection）、列出所有collections（list_collections）、删除collection（drop_collection）、获取collection的信息和状态等辅助功能。

• FieldSchema

  • 作用：定义collection中字段的模式。
  • 详解：用于创建字段的定义，包括字段名、数据类型（如INT64、FLOAT、FLOAT_VECTOR等）、是否为主键、自动生成ID等。这是定义collection结构的基础部分。

• CollectionSchema

  • 作用：定义collection的模式。
  • 详解：用于整合多个FieldSchema，创建一个完整的collection模式。这包括collection中的所有字段和它们的数据类型，以及collection的描述信息。

• DataType

  • 作用：枚举定义了Milvus支持的数据类型。
  • 详解：提供了一系列预定义的数据类型常量，如FLOAT、INT64、VARCHAR和FLOAT_VECTOR等，用于在定义FieldSchema时指定字段的数据类型。

• Collection

  • 作用：代表Milvus中的一个collection，提供数据操作接口。
  • 详解：用于创建、删除、插入数据到collection、搜索、查询等操作。它是与Milvus数据库交互的主要接口，通过它可以对特定的collection执行大多数操作。

基本操作

连接服务器

connections.connect("default", host="127.0.0.1", port="19530")
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判断名为hello_milvus的collection是否存在

utility.has_collection("hello_milvus")
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创建一个collection schema

fields = [
    FieldSchema(name="pk", dtype=DataType.VARCHAR, is_primary=True, auto_id=False, max_length=100),
    FieldSchema(name="random", dtype=DataType.DOUBLE),
    FieldSchema(name="embeddings", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=dim)
]

schema = CollectionSchema(fields, "hello_milvus is the simplest demo to introduce the APIs")
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使用collection schema创建collection

hello_milvus = Collection("hello_milvus", schema, consistency_level="Strong")
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同时，也可以使用Collection函数选中已有的collection

collection = Collection("hello_milvus")
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