milvus 向量数据库存储计算按
时间: 2025-04-27 16:59:19 浏览: 32
### Milvus 向量数据库的存储和计算机制
#### 存储结构
Milvus 使用分层索引技术来优化高维向量数据的存储效率。通过构建多级索引,能够显著减少查询时间并提高检索性能[^1]。
对于原始输入的数据集,Milvus 首先会对其进行预处理操作,比如标准化、降维等。接着这些经过转换后的特征会被分割成多个子空间,在每个子空间内建立局部敏感哈希(LSH)、倒排文件或其他类型的近似最近邻(ANN)索引来加速查找过程。
#### 计算模型
为了实现高效的相似度匹配功能,Milvus 支持多种距离度量方法,包括欧氏距离、余弦相似度等。当执行搜索请求时,系统会在后台自动选择最适合当前场景的距离函数来进行比较运算。
此外,Milvus 还采用了分布式架构设计,允许跨节点并行化处理任务。这意味着即使面对海量级别的数据规模也依然可以保持良好的响应速度和服务质量。
```python
from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection
connections.connect()
fields = [
FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True),
FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128)
]
schema = CollectionSchema(fields)
collection = Collection(name="example_collection", schema=schema)
data = [[i for i in range(10)], [[float(i) for _ in range(128)] for i in range(10)]]
collection.insert(data)
index_params = {
'metric_type': 'L2',
'index_type': 'IVF_FLAT',
'params': {'nlist': 128}
}
collection.create_index(field_name="embedding", index_params=index_params)
```
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