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欢迎来到 Milvus

Milvus 是什么

Milvus 是一款全球领先的开源向量数据库，赋能 AI 应用和向量相似度搜索，加速非结构化数据检索。用户在任何部署环境中均可获得始终如一的用户体验。

Milvus 提供单机版与分布式版：

Milvus 基于 Apache 2.0 License 协议发布，于 2019 年 10 月正式开源，是 LF AI & Data 基金会 的毕业项目。

产品亮点

针对万亿级向量的毫秒级搜索 完成万亿条向量数据搜索的平均延迟以毫秒计。
简化的非结构化数据管理
  • 一整套专为数据科学工作流设计的 API。
  • 消除笔记本、本地集群、云服务器之间的使用差异，提供始终如一的跨平台用户体验。
  • 可以在任何场景下实现实时搜索与分析。
    • 稳定可靠的用户体验 Milvus 具有故障转移和故障恢复的机制，即使服务中断，也能确保数据和应用的业务连续性。
    高度可扩展，弹性伸缩 组件级别的高扩展性，支持精准扩展。
    混合查询 除了向量以外，Milvus还支持布尔值、整型、浮点型等数据类型。在 Milvus 中，一个 collection 可以包含多个字段来代表数据特征或属性。Milvus 还支持在向量相似度检索过程中进行标量字段过滤。
    基于 Lambda 架构的流批一体式数据存储 Milvus 在存储数据时支持流处理和批处理两种方式，兼顾了流处理的时效性和批处理的效率。统一的对外接口使得向量相似度查询更为便捷。
    广受社区支持和业界认可 Milvus 项目在 GitHub 上获星超 6000，拥有逾 1000 家企业用户，还有活跃的开源社区。Milvus 由 LF AI & Data 基金会 背书，是该基金会的毕业项目。

    注意 主分支用于 Milvus v2.0 代码开发。Milvus v1.0 于 2021 年 3 月 9 日发布，是 Milvus 的首个长期支持（LTS）版本。如需使用 Milvus 1.0，请切换至 1.0 分支。

    安装

    安装 Milvus 单机版

    使用 Docker-Compose 安装

    敬请期待。

    使用 Helm Chart 安装

    敬请期待。

    从源码编译 Milvus

    # Clone github repository.
$ cd /home/$USER/
$ git clone https://github.com/milvus-io/milvus.git

# Install third-party dependencies.
$ cd /home/$USER/milvus/
$ ./scripts/install_deps.sh

# Compile Milvus standalone.
$ make standalone

    安装 Milvus 分布式版

    使用 Docker-Compose 安装

    敬请期待。

    使用 Helm Chart 安装

    敬请期待。

    从源码编译 Milvus

    # Clone github repository.
$ cd /home/$USER
$ git clone https://github.com/milvus-io/milvus.git

# Install third-party dependencies.
$ cd milvus
$ ./scripts/install_deps.sh

# Compile Milvus Cluster.
$ make milvus

    Milvus 2.0：功能增加、性能升级

      Milvus 1.x Milvus 2.0
    架构 共享存储 云原生
    可扩展性 1 - 32 个读节点，1 个写节点 500+ 个节点
    持久性
  • 本地磁盘
  • 网络文件系统 (NFS)
    		•
  • 对象存储 (OSS)
  • 分布式文件系统 (DFS)
    		•
    可用性 99% 99.9%
    数据一致性 最终一致 多种一致性
  • Strong
  • Session
  • Consistent prefix
    		•
    数据类型支持 向量数据
  • 向量数据
  • 标量数据
  • 字符串与文本 (开发中)
    		•
    基本操作
  • 插入数据
  • 删除数据
  • 相似最邻近（ANN）搜索
    		•
  • 插入数据
  • 删除数据 (开发中)
  • 数据查询
  • 相似最邻近（ANN）搜索
  • 基于半径的最近邻算法（RNN） (开发中)
    		•
    高级功能
  • Mishards
  • Milvus DM 数据迁移工具
    		•
  • 标量字段过滤
  • Time Travel
  • 多云/地域部署
  • 数据管理工具
    		•
    索引类型
  • Faiss
  • Annoy
  • Hnswlib
  • RNSG
    		•
  • Faiss
  • Annoy
  • Hnswlib
  • RNSG
  • ScaNN (开发中)
  • On-disk index (开发中)
    		•
    SDK
  • Python
  • Java
  • Go
  • RESTful
  • C++
    		•
  • Python
  • Go (开发中)
  • RESTful (开发中)
  • C++ (开发中)
    		•
    当前状态 长期支持（LTS）版本 预览版本。预计 2021 年 8 月发布稳定版本。

    入门指南

    应用场景

    以图搜图系统 智能问答机器人 分子式检索系统

    训练营

    Milvus 训练营能够帮助你了解向量数据库的操作及各种应用场景。通过 Milvus 训练营探索如何进行 Milvus 性能测评，搭建智能问答机器人、推荐系统、以图搜图系统、分子式检索系统等。

    贡献代码

    欢迎向 Milvus 社区贡献你的代码。代码贡献流程或提交补丁等相关信息详见 代码贡献准则。参考 社区仓库 了解社区管理准则并获取更多社区资源。

    Milvus 文档

    SDK

    社区

    欢迎加入 Slack 频道分享你的建议与问题。你也可以通过 FAQ 页面，查看常见问题及解答。

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    加入我们

    Zilliz 是 Milvus 项目的幕后公司。我们正在 招聘 算法、开发和全栈工程师。欢迎加入我们，让我们携手构建下一代的开源数据基础软件。

    特别感谢

    Milvus 采用了以下依赖库:

    • 感谢 FAISS 相似性检索库。
    • 感谢开源键值存储 etcd。
    • 感谢分布式信息发布/订阅平台 Pulsar。
    • 感谢存储引擎 RocksDB。