Milvus入门手册1.0

一、window环境搭建（单机）

1、docker安装

略

2、milvus安装

参考文档：https://milvus.io/docs/install_standalone-docker.md

tips:

（1）compose.yaml下载比较慢，可以在网络上找一份。

（2）windows运行milvus命令为：

docker compose up -d

Docker容器中看到milvus即为安装成功：

（3）默认安装的milvus是关闭用户鉴权的，线上肯定是开启的，本地开启鉴权步骤如下：

docker容器：milvus-->standalong-->Files-->milvus-->configs-->milvus.yaml，修改配置项：common.security.authorizationEnabled为true，然后重启服务：

Tips：默认用户名密码为root/Milvus

3、Attu安装

官网下载安装包

https://github.com/zilliztech/attu/releases

下载后直接点击安装即可。

Tips：下载失败可以多重试几次，或者网络资源也可以。

3.1、连接milvus

链接端口为19530，默认安装的milvus用户鉴权是关闭的，所以用户名密码为空直接连接即可：

milvus有默认数据库default，链接成功页面如下：

Tips:

milvus支持两个端口：

Milvus supports two ports, port 19530 and port 9091:
Port 19530 is for gRPC and RESTful API. It is the default port when 
you connect to a Milvus server with different Milvus SDKs or HTTP clients.
Port 9091 is for metrics collection, pprof profiling, and health probes 
within Kubernetes. It serves as a management port.

3.2、库/角色/集合

可以创建其他数据库，同时创建不同的角色（默认有root和public角色），如读写角色：

二、Milvus数据类型

1、主键字段类型：

INT64

VARCHAR

创建集合必须包含一个主键字段和向量字段，主键字段仅支持INT64和VarChar

2、向量字段类型：

Binary Vector

Float Vector

3、其他字段类型：

Int8

Int16

Int32

Float

Double

Boolean

VarChar

JSON

Tips：

其他参数：

Enable Dynamic Schema：支持动态模式：在支持动态模式情况下，Milvus可以插入Schema中未定义的数据；如果不支持动态模式，Milvus插入数据必须和Schema中定义的数据结构一致。

Consistency：用于指定Milvus一致性方案。Milvus一致性有四个级别：

三、Java&Milvus

1、连接milvus:

1.1 引入pom依赖：

<!-- milvus -->
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/io.milvus/milvus-sdk-java -->
<dependency>
    <groupId>io.milvus</groupId>
    <artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
    <version>2.3.3</version>
</dependency>

1.2 链接测试：

ConnectParam connectParam = connectParam = ConnectParam.newBuilder()
            .withHost("127.0.0.1")
            .withPort(19530)
            .withAuthorization("root", "Milvus")
            .withDatabaseName("default")
            .build();
MilvusServiceClient milvusClient = null;
try {
    milvusClient = new MilvusServiceClient(connectParam);
    R<CheckHealthResponse> response = milvusClient.checkHealth();
    if (response != null && response.getStatus() != null && 0 == response.getStatus()) {
        return  true;
    }
} catch (Exception e) {
    log.error("Milvus testConnect error, e={}", e);
} finally {
    if (milvusClient != null) {
        milvusClient.close();
    }
}

Tips:

response.status参见io.milvus.param.R.class:

public enum Status {
    Success(0),
    UnexpectedError(1),
    ConnectFailed(2),
    PermissionDenied(3),
    CollectionNotExists(4),
    IllegalArgument(5),
    IllegalDimension(7),
    IllegalIndexType(8),
    IllegalCollectionName(9),
    IllegalTOPK(10),
    IllegalRowRecord(11),
    IllegalVectorID(12),
    IllegalSearchResult(13),
    FileNotFound(14),
    MetaFailed(15),
    ......
    IllegalResponse(-6);
}

2、创建集合

//代码引用自官方文档
FieldType fieldType1 = FieldType.newBuilder()
        .withName("book_id")
        .withDataType(DataType.Int64)
        .withPrimaryKey(true)
        .withAutoID(false)
        .build();
FieldType fieldType2 = FieldType.newBuilder()
        .withName("word_count")
        .withDataType(DataType.Int64)
        .build();
FieldType fieldType3 = FieldType.newBuilder()
        .withName("book_intro")
        .withDataType(DataType.FloatVector)
        .withDimension(2)
        .build();
CreateCollectionParam createCollectionReq = CreateCollectionParam.newBuilder()
        .withCollectionName("book")
        .withDescription("Test book search")
        .withShardsNum(2)
        .addFieldType(fieldType1)
        .addFieldType(fieldType2)
        .addFieldType(fieldType3)
        .withEnableDynamicField(true)
        .build();

tips：

一个集合包含至少一个分区，创建分区时，milvus会创建一个默认分区，名为：_default