背景：目前milvsu版本迭代至2.0，已经可以支持直接在docker环境下运行

一、Milvus的基本情况

什么是 Milvus 向量数据库？

非结构化数据

特征向量

向量相似度检索

为什么选择使用 Milvus？

二、Milvus的下载安装

安装前提

硬件要求

软件要求

Milvus下载安装

Milvus矢量库的可视化管理工具

Java操作矢量数据库

版本控制

数据操作

数据操作中的遇到的坑

一、Milvus的基本情况

什么是 Milvus 向量数据库？

Milvus 于 2019 年开源，致力于存储、索引和管理由深度神经网络学习与其他机器学习模型生成的海量 Embedding 向量。

Milvus 向量数据库专为向量查询与检索设计，能够为万亿级向量数据建立索引。与现有的主要用作处理结构化数据的关系型数据库不同，Milvus 在底层设计上就是为了处理由各种非结构化数据转换而来的 Embedding 向量而生。

随着互联网不断发展，电子邮件、论文、物联网传感数据、社交媒体照片、蛋白质分子结构等非结构化数据已经变得越来越普遍。如果想要使用计算机来处理这些数据，需要使用 embedding 技术将这些数据转化为向量。随后，Milvus 会存储这些向量，并为其建立索引。Milvus 能够根据两个向量之间的距离来分析他们的相关性。如果两个向量十分相似，这说明向量所代表的源数据也十分相似。

非结构化数据

非结构化数据指的是数据结构不规则，没有统一的预定义数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。非结构化数据包括图片、视频、音频、自然语言等，占所有数据总量的 80%。非结构化数据的处理可以通过各种人工智能（AI）或机器学习（ML）模型转化为向量数据进行。

特征向量

向量又称为 embedding vector，是指由 embedding 技术从离散变量（如图片、视频、音频、自然语言等等各种非结构化数据）转变而来的连续向量。在数学表示上，向量是一个由浮点数或者二值型数据组成的 n 维数组。通过现代的向量转化技术，比如各种人工智能（AI）或者机器学习（ML）模型，可以将非结构化数据抽象为 n 维特征向量空间的向量。这样就可以采用最近邻算法（ANN）计算非结构化数据之间的相似度。

向量相似度检索

相似度检索是指将目标对象与数据库中数据进行比对，并召回最相似的结果。同理，向量相似度检索返回的是最相似的向量数据。近似最近邻搜索（ANN）算法能够计算向量之间的距离，从而提升向量相似度检索的速度。如果两条向量十分相似，这就意味着他们所代表的源数据也十分相似。

为什么选择使用 Milvus？

高性能：性能高超，可对海量数据集进行向量相似度检索。
高可用、高可靠：Milvus 支持在云上扩展，其容灾能力能够保证服务高可用。
混合查询：Milvus 支持在向量相似度检索过程中进行标量字段过滤，实现混合查询。
开发者友好：支持多语言、多工具的 Milvus 生态系统。

二、Milvus的下载安装

安装前提

在安装 Milvus 之前，请检查你的硬件和软件是否满足要求。

使用 Docker Compose 安装使用 Kubernetes 安装

硬件要求

硬件	要求	建议配置	说明
CPU	Intel CPU Sandy Bridge 或以上	单机版： 8 核或更多分布式版： 16 核或更多	当前版本的 Milvus 不支持 AMD 和 Apple M1 CPU。
CPU 指令集	SSE4.2 AVX AVX2 AVX-512	SSE4.2 AVX AVX2 AVX-512	Milvus 中的向量相似度搜索和索引构建需要 CPU 支持单指令多数据 (SIMD) 扩展集。请确保 CPU 至少支持一个列出的 SIMD 扩展集。有关更多信息，请参阅 CPUs with AVX。
RAM	单机版：16G 分布式版： 64G	单机版：32G 分布式版：128G	RAM 的大小取决于数据量。
硬盘	SATA 3.0 SSD 或以上	SATA 3.0 SSD 或以上	硬盘的大小取决于数据量。

软件要求

操作系统	软件	说明
macOS 10.14 或以上	Docker 桌面版	Docker 虚拟机 (VM) 运行配置至少 2 个虚拟 CPU (vCPU) 和 8 GB 初始内存。否则，安装可能会失败。有关更多信息，请参阅 Install Docker Desktop on Mac。
Linux 发行版	Docker 19.03 或以上 Docker Compose 1.25.1 或以上	有关更多信息，请参阅 Install Docker Engine 和 Install Docker Compose。
启用 WSL 2 的 Windows	Docker 桌面版	我们建议你将源代码和其他数据绑定存储到 Linux 文件系统中的 Linux 容器中，而不是 Windows 文件系统。有关更多信息，请参阅 Install Docker Desktop on Windows with WSL 2 backend。

软件	版本
etcd	3.5.0
MinIO	RELEASE.2020-11-06T23-17-07Z
Pulsar	2.8.2

本文主要介绍其中的Docker 桌面版客户端的安装下载及遇到的相关问题

目前docker桌面版已经更新到4.90，但建议不要使用最新版，本机使用的docker桌面版4.4.4。

docker桌面版历史下载清单【Docker Desktop release notes | Docker Documentation】

下载后直接启动docker即可，可能会报错提示启动失败的界面，可根据弹框提示更新WSL 2

更新WSL【旧版 WSL 的手动安装步骤 | Microsoft Docs】

更新后记得重启电脑，然后再次启动docker,弹出启动成功的界面后，则表示docker环境已经部署完毕，可以开始Milvus的下载安装啦！

Milvus下载安装

根据项目需求可安装单机版和分布式版【安装 Milvus 单机版 - Milvus documentation】。

本机安装的为单机版

https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.0.2/milvus-standalone-docker-compose.yml

1. 将以上链接在浏览器打开，下载 milvus-standalone-docker-compose.yml

2. 下载完成后重命名为 docker-compose.yml

3. 新创建一个存放该配置的文件夹，比如：MilvusFolder，把yml文件放在该文件夹下面

4. 在yml文件当前路径下cmd黑窗口，执行以下命令进行矢量库的下载

docker-compose up -d

5. 下载完毕后，再次打开docker，可以看到有 3 个 Docker 容器在运行（2 个为基础服务，1 个为 Milvus 服务）分别是：

sudo docker-compose psName                     Command                  State                          Ports
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
milvus-etcd         etcd -listen-peer-urls=htt ...   Up (healthy)   2379/tcp, 2380/tcp
milvus-minio        /usr/bin/docker-entrypoint ...   Up (healthy)   9000/tcp
milvus-standalone   /tini -- milvus run standalone   Up             0.0.0.0:19530->19530/tcp,:::19530->19530/tcp

Milvus矢量库的可视化管理工具

本文中介绍的可视化工具是attu，注意【Attu 只支持 Milvus 2.x】

本机采用的是安装包（Window）下载的方式进行安装【安装 Attu - Milvus documentation】

以下是安装后的图解：

Java操作矢量数据库

版本控制

milvus-sdk-java版本2.0.0
SpringBoot版本2.3.0.RELEASE

数据操作

1. pom.xml引入

<dependency>
<groupId>io.milvus</groupId>
<artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
<version>2.0.0</version>
</dependency>

2. MilvusServiceClient

需要跟milvus交互都需要调用MilvusServiceClient，我这里的做法是把它定义成一个Bean，需要用到的地方依赖注入

@Configuration
public class MilvusConfig {@Value("${milvus.host}")private String host; //milvus所在服务器地址@Value("${milvus.port}")private Integer port; //milvus端口@Beanpublic MilvusServiceClient milvusServiceClient() {ConnectParam connectParam = ConnectParam.newBuilder().withHost(host).withPort(port).build();return new MilvusServiceClient(connectParam);}
}

3. 常用类

3.1 先记得创建一个常量类（用来存放这个集合需用到的参数）！！！

public class PushMaterielsConfig{/*** 集合名称(库名)*/public static final String COLLECTION_NAME = "materiel_feature_one";/*** 分片数量*/public static final Integer SHARDS_NUM = 8;/*** 分区数量*/public static final Integer PARTITION_NUM = 16;/*** 分区前缀*/public static final String PARTITION_PREFIX = "shards_";/*** 特征值长度*/public static final Integer FEATURE_DIM = 256;/*** 字段*/public static class Field {/*** 主键id*/public static final String ARCHIVE_ID = "feature_id";/*** 物料id*/public static final String ORG_ID = "materiel_id";/*** 特征值*/public static final String COLOR_POSITION= "color_position";}}

3.2 creatCollection(创建集合)

//创建集合public boolean creatCollection(String collectionName){MilvusServiceClient milvusClient = milvusConfig.milvusServiceClient();FieldType featureId = FieldType.newBuilder().withName(PushMaterielsConfig.Field.FEATURE_ID).withDescription("主键id").withDataType(DataType.Int64).withPrimaryKey(true).withAutoID(false).build();FieldType materielId = FieldType.newBuilder().withName(PushMaterielsConfig.Field.MATERIEL_ID).withDescription("物料id").withDataType(DataType.Int64).build();FieldType colorPosition = FieldType.newBuilder().withName(PushMaterielsConfig.Field.COLOR_POSITION).withDescription("特征值").withDataType(DataType.FloatVector).withDimension(PushMaterielsConfig.FEATURE_DIM).build();FieldType materielTypeId = FieldType.newBuilder().withName(PushMaterielsConfig.Field.MATERIEL_TYPE_ID).withDescription("物料类型id").withDataType(DataType.Int64).build();CreateCollectionParam createCollectionReq = CreateCollectionParam.newBuilder().withCollectionName(collectionName).withDescription("特征集合")//.withShardsNum(PushMaterielsConfig.SHARDS_NUM).addFieldType(featureId).addFieldType(materielId).addFieldType(colorPosition).addFieldType(materielTypeId).addFieldType(disorder).build();R<RpcStatus> response = milvusClient.createCollection(createCollectionReq);LOGGER.info(PushMaterielsConfig.COLLECTION_NAME+"是否成功创建集合——>>"+response.getStatus());return PushMaterielsConfig.TURE.equals(response.getStatus()) ? true : false;}

3.3 isExitCollection(判断集合是否已经存在)

 //判断集合是否已经存在public boolean isExitCollection(String collectionName){MilvusServiceClient milvusClient = milvusConfig.milvusServiceClient();R<Boolean> response = milvusClient.hasCollection(HasCollectionParam.newBuilder().withCollectionName(collectionName).build());return PushMaterielsConfig.TURE.equals(response.getStatus()) ? true : false;}

3.4 createPartition(创建分区) 【可选，不创建则会选择默认分区进行数据存储】

    //创建分区public void createPartition(String collectionName, String partitionName){MilvusServiceClient milvusClient = milvusConfig.milvusServiceClient();R<RpcStatus> response = milvusClient.createPartition(CreatePartitionParam.newBuilder().withCollectionName(collectionName) //集合名称.withPartitionName(partitionName) //分区名称.build());}/*** 先定义了分区总数PARTITION_NUM, 然后循环建立分区,在查询或者插入的时候根据里面的某个值进行取模,分到对应的分区里面去* PARTITION_NUM=10* */public void test(){for (int i = 0; i < 10; i++) {createPartition(PushMaterielsConfig.COLLECTION_NAME, PushMaterielsConfig.PARTITION_PREFIX + i);}}

3.5 createIndex（创建索引）

/*** 创建索引*/public R<RpcStatus> createIndex(String collectionName, String fieldName) {MilvusServiceClient milvusClient = milvusConfig.milvusServiceClient();R<RpcStatus> response = milvusClient.createIndex(CreateIndexParam.newBuilder().withCollectionName(collectionName).withFieldName(fieldName).withIndexType(IndexType.IVF_FLAT).withMetricType(MetricType.IP)//nlist 建议值为 4 × sqrt(n)，其中 n 指 segment 最多包含的 entity 条数。.withExtraParam("{\"nlist\":16384}").withSyncMode(Boolean.FALSE).build());LOGGER.info("createIndex-------------------->{}", response.toString());R<GetIndexBuildProgressResponse> idnexResp = milvusClient.getIndexBuildProgress(GetIndexBuildProgressParam.newBuilder().withCollectionName(collectionName).build());LOGGER.info("getIndexBuildProgress---------------------------->{}", idnexResp.toString());return response;}

3.6 insertPrepare（数据插入）

//数据插入public String insertPrepare(String collectionName) {//特征入Milvus前的数据处理List<Long> featureIdList = new ArrayList();List<Long> materielIdList = new ArrayList();List<List<Float>> colorPostation = new ArrayList<>();List<Long> materielTypeIdList = new ArrayList();=====================================业务代码====================================//查询特征数据，拿到需要插入的数据List<FeatureColor> listColor = featureColorDao.list(new QueryWrapper<FeatureColor>().eq("is_included",PushMaterielsConfig.TURE));if (WebplusUtil.isEmpty(listColor))return "No featureColor data found";listColor.forEach(item->{Long materielId = item.getMaterielId();List<FeatureShape> shapeList = featureShapeDao.list(new QueryWrapper<FeatureShape>().eq("materiel_id",materielId).eq("is_included", PushMaterielsConfig.TURE));List<FeatureTexture> textureList = featureTextureDao.list(new QueryWrapper<FeatureTexture>().eq("materiel_id",materielId).eq("is_included", PushMaterielsConfig.TURE));//三缺一则跳过，不存入if(WebplusUtil.isAnyEmpty(shapeList,textureList))return;//过滤FeatureShape materielshape = shapeList.size()> 1 ? shapeList.stream().sorted(Comparator.comparing(a ->a.getUpdateDatetime())).collect(Collectors.toList()).get(0) : shapeList.get(0);FeatureTexture materielTexture = textureList.size()> 1 ? textureList.stream().sorted(Comparator.comparing(a ->a.getUpdateDatetime())).collect(Collectors.toList()).get(0) : textureList.get(0);=====================================以上为业务代码====================================featureIdList.add(item.getId());materielIdList.add(item.getMaterielId());materielTypeIdList.add(item.getMaterielTypeId());List<Float> colorXYZ = new ArrayList<Float>();colorXYZ.add(item.getColorX().floatValue());colorXYZ.add(item.getColorY().floatValue());colorXYZ.add(item.getColorZ().floatValue());colorPostation.add(colorXYZ);});List<InsertParam.Field> fields = new ArrayList<>();fields.add(new InsertParam.Field(PushMaterielsConfig.Field.FEATURE_ID, DataType.Int64, featureIdList));fields.add(new InsertParam.Field(PushMaterielsConfig.Field.MATERIEL_ID, DataType.Int64, materielIdList));fields.add(new InsertParam.Field(PushMaterielsConfig.Field.COLOR_POSITION, DataType.FloatVector, colorPostation));fields.add(new InsertParam.Field(PushMaterielsConfig.Field.MATERIEL_TYPE_ID, DataType.Int64, materielTypeIdList));return insert(collectionName,fields);}public String insert(String collectionName, List<InsertParam.Field> fields ){MilvusServiceClient milvusClient = milvusConfig.milvusServiceClient();//插入InsertParam insertParam = InsertParam.newBuilder().withCollectionName(collectionName)//.withPartitionName(partitionName).withFields(fields).build();R<MutationResult> insert = milvusClient.insert(insertParam);LOGGER.info("插入:{}", insert);return insert.getStatus().equals(PushMaterielsConfig.TURE) ? "InsertRequest successfully! Total number of " +"inserts:{"+insert.getData().getInsertCnt()+"} entities" : "InsertRequest failed!";}

3.7 loadCollection（加载集合，在插入数据前，如果集合未处于加载在内存中，则需要先加载集合和分区，分区加载为可选（如果是默认分区，则可以不加载分区））

    /*** 加载集合* */public boolean loadCollection(String collectionName) {MilvusServiceClient milvusClient = milvusConfig.milvusServiceClient();R<RpcStatus> response = milvusClient.loadCollection(LoadCollectionParam.newBuilder()//集合名称.withCollectionName(collectionName).build());LOGGER.info("loadCollection------------->{}", response);return response.getStatus().equals(PushMaterielsConfig.TURE) ? true : false;}/*** 加载分区* */public void loadPartitions(String collectionName, String partitionsName) {MilvusServiceClient milvusClient = milvusConfig.milvusServiceClient();R<RpcStatus> response = milvusClient.loadPartitions(LoadPartitionsParam.newBuilder()//集合名称.withCollectionName(collectionName)//需要加载的分区名称.withPartitionNames(Arrays.asList(partitionsName)).build());LOGGER.info("loadCollection------------->{}", response);}

3.8 releaseCollection（从内存中释放集合）

/*** 从内存中释放集合* */public void releaseCollection(String collectionName) {MilvusServiceClient milvusClient = milvusConfig.milvusServiceClient();R<RpcStatus> response = milvusClient.releaseCollection(ReleaseCollectionParam.newBuilder().withCollectionName(collectionName).build());LOGGER.info("releaseCollection------------->{}", response);}/*** 释放分区* */public void releasePartition(String collectionName, String partitionsName) {MilvusServiceClient milvusClient = milvusConfig.milvusServiceClient();R<RpcStatus> response = milvusClient.releasePartitions(ReleasePartitionsParam.newBuilder().withCollectionName(collectionName).addPartitionName(partitionsName).build());LOGGER.info("releasePartition------------->{}", response);}

数据操作中的遇到的坑

1. 记住：attu作为可视化工具，可以用来做简单的查询和删除以及集合、分区创建的操作，但是对于复杂的操作，建议还是代码实现。

2. 插入数据到到矢量库后，并不会马上可以查询到插入后的数据（针对一次性插入1万条数据以上，只要insertf的status状态反馈为0，则表示插入成功。一般需要等待半个小时以内时间才可以，删除情况类型）

3. 矢量库不会永久性的删除数据，总数entities只会增加不会减少，但是删除的数据只要delete的status状态反馈为0，则表示删除成功。通过条件查询时，删除后的数据一定是查询无结果的。

4. Int64类型只能用Long去对应存放

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