milvus:存储检索高维向量的AI数据库-开发者社区

在当今的大数据时代，非结构化数据正以指数级的速度增长，包括文本、图像、音频和视频等形式。据统计,世界80%的数据以非机构化数据存储.要在这些数据中进行快速高效的搜索和管理，传统的关系型数据库往往显得力不从心。这种背景下，Milvus 作为一款专门为大规模向量搜索设计的开源数据库，得到了广泛应用。

第一章:Milvus基础

1.1什么是 Milvus？

Milvus 是一种新型的开源向量数据库，专门为存储和检索高维向量设计。它被广泛应用于图像检索、自然语言处理 (NLP)、推荐系统、视频分析和生物信息学等领域。Milvus 的核心是基于向量的近似最近邻（ANN，Approximate Nearest Neighbor）搜索技术，通过高效的索引机制，使得在高维空间中检索相似数据的任务变得可行。

1.2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。

第二章:Milvus分布式架构

Milvus的分布式架构显著增强了其处理大规模数据的能力。它采用存储与计算分离的架构，通过分布式文件系统）实现数据的高效存储，并通过分布式计算框架来协调各节点之间的任务调度。

这种架构的优势在于：

高扩展性：可以动态添加计算或存储节点以应对数据增长。
容错性：即使某些节点出现故障，系统也能继续运行。

2.1多种索引类型

在高维向量搜索中，索引的选择直接影响查询性能和准确性。Milvus 支持以下主要索引：

IVF（Inverted File System）：适用于大数据集的批量查询。
HNSW（Hierarchical Navigable Small World）：以更高精度和速度进行实时搜索。
DiskANN：一种面向磁盘优化的索引，可处理超大规模数据。

通过灵活选择索引类型，用户可以根据具体应用场景在性能和资源消耗之间找到平衡。

2.2动态分区

Milvus允许用户根据特定条件对数据进行分组，以便提高查询效率。例如，在图像检索中，可以根据图像所属的类别（如猫、狗、鸟等）创建分区，从而加快特定类别数据的检索速度。

真实世界案例：使用 Milvus构建图像搜索系统

为了更好地理解 Milvus 的功能，我们来看一个实际案例：构建一个图像搜索系统，允许用户通过上传图片来查找相似图片。

第三章:Milvus存储服务

存储服务是系统的骨骼，负责 Milvus 数据的持久化，分为元数据存储（meta store）、消息存储（log broker）和对象存储（object storage）三个部分。

3.1元数据存储

负责存储元信息的快照，比如：集合 schema 信息、节点状态信息、消息消费的 checkpoint 等。元信息存储需要极高的可用性、强一致和事务支持，因此，etcd 是这个场景下的不二选择。除此之外，etcd 还承担了服务注册和健康检查的职责。

3.2对象存储

负责存储日志的快照文件、标量 / 向量索引文件以及查询的中间处理结果。Milvus 采用 MinIO 作为对象存储，另外也支持部署于 AWS S3 和 Azure Blob 这两大最广泛使用的低成本存储。但是，由于对象存储访问延迟较高，且需要按照查询计费，因此 Milvus 未来计划支持基于内存或 SSD 的缓存池，通过冷热分离的方式提升性能以降低成本。

3.3消息存储

消息存储是一套支持回放的发布订阅系统，用于持久化流式写入的数据，以及可靠的异步执行查询、事件通知和结果返回。执行节点宕机恢复时，通过回放消息存储保证增量数据的完整性。

目前，分布式版 Milvus 依赖 Pulsar 作为消息存储，单机版 Milvus 依赖 RocksDB 作为消息存储。消息存储也可以替换为 Kafka、Pravega 等流式存储。

整个 Milvus 围绕日志为核心来设计，遵循日志即数据的准则

日志系统作为系统的主干，承担了数据持久化和解耦的作用。通过日志的发布订阅机制，Milvus 将系统的读、写组件解耦。一个极致简化的模型如上图所示，整个系统主要由两个角色构成，分别是消息存储（log broker）（负责维护”日志序列 “）与“日志订阅者”。其中的“日志序列” 记录了所有改变库表状态的操作，“日志订阅者”通过订阅日志序列更新本地数据，以只读副本的方式提供服务。发布订阅机制还为系统在变更数据捕获（CDC）和全面的分布式部署方面的可扩展性提供了空间。