1.安装

目前官方提供 单机模式、集群模式、离线模式三种安装方式，目前milvus都是基于docker 容器方式按照，其中单机模式使用docker-compose方式，集群模式主要是依托K8S实现的。本文主要介绍单机按照模式

1.1Download the YAMLfile

下载
milvus-standalone-docker-compose。yml docker-compose并保存它。yml手动或使用下面的命令。

wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.2.11/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml

1.2 启动安装milvus

docker-compose在同一个目录下。yml文件,启动Milvus通过运行:

 docker-compose up -d

运行docker-compose up 命令后会下载三个镜像 etcd 、minio还有milvus 这个也很好理解etcd 应该是内部集群数据初始化保存程序运行基础数据，minio 存储一些 非结构化数据使用所以需要大量文件存储使用。（以上镜像下载可能比较慢，需要用国内阿里源来实现镜像加速,这里就不开展说明）

启动后程序如下端口和服务

其中 etcd 占用 2380端口，9000是minio对内提供服务端口，Milvus对外提2个端口一个是9091，一个是19530

2.连接 milvus

验证本地端口Milvus服务器监听。将容器名称替换为你自己的。

docker port milvus-standalone 19530/tcp

你可以连接到Milvus集群使用当地的这个命令返回的IP地址和端口号。

3.停止milvus

停止Milvus独立运行:

docker-compose down

4.使用

Milvus 提供cli 客户端工具来连接数据库，我可以在github下载该工具
https://github.com/milvus-io/milvus_cli

这里要注意客户端cli需要和服务端版本对应上，他们之间的版本对应关系可以参考：

https://milvus.io/docs/cli_overview.md

我这里下载milvus_cli 是0.3.3

下载放到 windows 文件夹即可：

下面介绍这个客户端工具如何使用

    cd   D:\工作临时\2023\2023-6\2023年6月26日 

    C:\Users\zhouhui>d:

    milvus_cli.exe

输入命令行后进入cli 窗口

4.1 连接数据库

connect -h 192.168.210.16 -p 19530 -a default

这样我们就连接到 远程192.168.210.16 这个远程数据库上了。

4.2 创建集合

create collection -c car -f id:INT64:primary_field -f vector:FLOAT_VECTOR:128 -f color:INT64:color -f brand:INT64:brand -p id -a -d 'car_collection'

以上语句创建一个car的 集合

官方文档中提供多种客户端SDK方式连接，python，Java 、go 、 node.js 、cli 、curl

这里我只举例CLI 方式。

输入help 可以查看到milvus_cli 常用命令，这个里面我们就不详细展开

4.3 导入数据

import -c (text)[-p (text)][-t (float)] <file_path>

这里面我了例子：

import -c car 'D:\工作临时\2023\2023-7\2023年7月11日\vectors.csv'

4.4 查询

query
 id in [ 428960801420883491, 428960801420883492,

以上简单介绍了向量数据库milvus 和使用，详细可以参考官方文档https://milvus.io/docs

milvus 不仅仅支持以上以上csv文本的搜索以下搜索方式

• 图片检索系统：以图搜图，从海量数据库中即时返回与上传图片最相似的图片。
• 视频检索系统：将视频关键帧转化为向量并插入 Milvus，便可检索相似视频，或进行实时视频推荐。
• 音频检索系统：快速检索海量演讲、音乐、音效等音频数据，并返回相似音频。
• 分子式检索系统：超高速检索相似化学分子结构、超结构、子结构。
• 推荐系统：根据用户行为及需求推荐相关信息或商品。
• 智能问答机器人：交互式智能问答机器人可自动为用户答疑解惑。
• DNA 序列分类系统：通过对比相似 DNA 序列，仅需几毫秒便可精确对基因进行分类。
• 文本搜索引擎：帮助用户从文本数据库中通过关键词搜索所需信息。

以上搜索方式是结构化数据库所不具备的功能。下面列举几个截图

知识问答

图片搜索

图视搜索

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