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news 2025/10/26 0:49:22

服务网站欣赏,wordpress问答悬赏插件,wap视频网站建设难吗?,东莞网站优化案例原文出处#xff1a;https://www.yii666.com/blog/393941.html 什么是Milvus Milvus 是一款云原生向量数据库#xff0c;它具备高可用、高性能、易拓展的特点#xff0c;用于海量向量数据的实时召回。 Milvus 基于 FAISS、Annoy、HNSW 等向量搜索库构建#xff0c;核心是…原文出处https://www.yii666.com/blog/393941.html 什么是Milvus Milvus 是一款云原生向量数据库它具备高可用、高性能、易拓展的特点用于海量向量数据的实时召回。 Milvus 基于 FAISS、Annoy、HNSW 等向量搜索库构建核心是解决稠密向量相似度检索的问题。在向量检索库的基础上Milvus 支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、标量向量混合查询、time travel 等功能同时大幅优化了向量检索的性能可满足任何向量检索场景的应用需求。通常建议用户使用 Kubernetes 部署 Milvus以获得最佳可用性和弹性。 Milvus 采用共享存储架构存储计算完全分离计算节点支持横向扩展。从架构上来看Milvus 遵循数据流和控制流分离整体分为了四个层次分别为接入层access layer、协调服务coordinator service、执行节点worker node和存储层storage。各个层次相互独立独立扩展和容灾。为什么需要Milvus 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。 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。网址:yii666.com 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。 Milvus基本概念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后进行处理。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。 Collection 包含一组 entity可以等价于关系型数据库系统RDBMS中的表。 Entity 包含一组 field。field 与实际对象相对应。field 可以是代表对象属性的结构化数据也可以是代表对象特征的向量。primary key 是用于指代一个 entity 的唯一值。注意你可以自定义 primary key否则 Milvus 将会自动生成 primary key。请注意目前 Milvus 不支持 primary key 去重因此有可能在一个 collection 内出现 primary key 相同的 entity。 Field Entity 的组成部分。Field 可以是结构化数据例如数字和字符串也可以是向量。注意网址:yii666.com Milvus 2.0 现已支持标量字段过滤。并且Milvus 2.0在一个集合中只支持一个主键字段。 Milvus与关系型数据库的对应关系如下 Milvus向量数据库关系型数据库Collection表Entity行Field表字段 Partition 分区是集合Collection的一个分区。Milvus 支持将收集数据划分为物理存储上的多个部分。这个过程称为分区每个分区可以包含多个段。 Segment Milvus 在数据插入时通过合并数据自动创建的数据文件。一个 collection 可以包含多个 segment。一个 segment 可以包含多个 entity。在搜索中Milvus 会搜索每个 segment并返回合并后的结果。 Sharding Shard 是指将数据写入操作分散到不同节点上使 Milvus 能充分利用集群的并行计算能力进行写入。默认情况下单个 Collection 包含 2 个分片Shard。目前 Milvus 采用基于主键哈希的分片方式未来将支持随机分片、自定义分片等更加灵活的分片方式。注意分区的意义在于通过划定分区减少数据读取而分片的意义在于多台机器上并行写入操作。文章来源地址https://www.yii666.com/blog/393941.html 索引索引基于原始数据构建可以提高对 collection 数据搜索的速度。Milvus 支持多种索引类型。为提高查询性能你可以为每个向量字段指定一种索引类型。目前一个向量字段仅支持一种索引类型。切换索引类型时Milvus 自动删除之前的索引。文章地址https://www.yii666.com/blog/393941.html 相似性搜索引擎的工作原理是将输入的对象与数据库中的对象进行比较找出与输入最相似的对象。索引是有效组织数据的过程极大地加速了对大型数据集的查询在相似性搜索的实现中起着重要作用。对一个大规模向量数据集创建索引后查询可以被路由到最有可能包含与输入查询相似的向量的集群或数据子集。在实践中这意味着要牺牲一定程度的准确性来加快对真正的大规模向量数据集的查询。 PChannel PChannel 表示物理信道。每个 PChannel 对应一个日志存储主题。默认情况下将分配一组 256 个 PChannels 来存储记录 Milvus 集群启动时数据插入、删除和更新的日志。文章来源地址:https://www.yii666.com/blog/393941.html VChannel VChannel 表示逻辑通道。每个集合将分配一组 VChannels用于记录数据的插入、删除和更新。VChannels 在逻辑上是分开的但在物理上共享资源。 Milvus 系统架构 Milvus 2.0 是一款云原生向量数据库采用存储与计算分离的架构设计所有组件均为无状态组件极大地增强了系统弹性和灵活性。整个系统分为四个层次接入层Access Layer系统的门面由一组无状态 proxy 组成。对外提供用户连接的 endpoint负责验证客户端请求并合并返回结果。协调服务Coordinator Service系统的大脑负责分配任务给执行节点。协调服务共有四种角色分别为 root coord、data coord、query coord 和 index coord。执行节点Worker Node系统的四肢负责完成协调服务下发的指令和 proxy 发起的数据操作语言DML命令。执行节点分为三种角色分别为 data node、query node 和 index node。存储服务 Storage 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。各个层次相互独立独立扩展和容灾。接入层接入层由一组无状态 proxy 组成是整个系统的门面对外提供用户连接的 endpoint。接入层负责验证客户端请求并减少返回结果。 Proxy 本身是无状态的一般通过负载均衡组件Nginx、Kubernetes Ingress、NodePort、LVS对外提供统一的访问地址并提供服务。由于 Milvus 采用大规模并行处理MPP架构proxy 会先对执行节点返回的中间结果进行全局聚合和后处理后再返回至客户端。协调服务协调服务是系统的大脑负责向执行节点分配任务。它承担的任务包括集群拓扑节点管理、负载均衡、时间戳生成、数据声明和数据管理等。协调服务共有四种角色 Root coordinatorroot coord负责处理数据定义语言DDL和数据控制语言DCL请求。比如创建或删除 collection、partition、index 等同时负责维护中心授时服务 TSO 和时间窗口的推进。 Query coordinator (query coord负责管理 query node 的拓扑结构和负载均衡以及从增长的 segment 移交切换到密封的 segment。 Data coordinator (data coord负责管理 data node 的拓扑结构维护数据的元信息以及触发 flush、compact 等后台数据操作。 Index coordinator (index coord负责管理 index node 的拓扑结构构建索引和维护索引元信息。执行节点执行节点是系统的四肢负责完成协调服务下发的指令和 proxy 发起的数据操作语言DML命令。由于采取了存储计算分离执行节点是无状态的可以配合 Kubernetes 快速实现扩缩容和故障恢复。执行节点分为三种角色 Query node Query node 通过订阅消息存储log broker获取增量日志数据并转化为 growing segment基于对象存储加载历史数据提供标量向量的混合查询和搜索功能。 Data node Data node 通过订阅消息存储获取增量日志数据处理更改请求并将日志数据打包存储在对象存储上实现日志快照持久化。 Index node Index node 负责执行索引构建任务。Index node不需要常驻于内存可以通过 serverless 的模式实现。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。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。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。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因此在 2.0 版本中没有维护物理上的表而是通过日志持久化和日志快照来保证数据的可靠性。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。 Milvus 主要的组件 Milvus 支持两种部署模式单机模式standalone和分布式模式cluster。两种模式具备完全相同的能力用户可以根据数据规模、访问量等因素选择适合自己的模式。Standalone 模式部署的 Milvus 暂时不支持在线升级为 cluster 模式。单机版 Milvus 单机版 Milvus 包括三个组件 Milvus 负责提供系统的核心功能。 etcd 是元数据引擎用于管理 Milvus 内部组件的元数据访问和存储例如proxy、index node 等。 MinIO 是存储引擎负责维护 Milvus 的数据持久化。分布式版 Milvus 分布式版 Milvus 由八个微服务组件和三个第三方依赖组成每个微服务组件可使用 Kubernetes 独立部署。微服务组件 Root coord Proxy Query coord Query node Index coord Index node Data coord Data node 第三方依赖 etcd 负责存储集群中各组件的元数据信息。 MinIO 负责处理集群中大型文件的数据持久化如索引文件和全二进制日志文件。 Pulsar 负责管理近期更改操作的日志输出流式日志及提供日志订阅服务。 Milvus 应用场景你可以使用 Milvus 搭建符合自己场景需求的向量相似度检索系统。Milvus 的使用场景如下所示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。
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