【拥抱AI】Milvus 如何处理 TB 级别的大规模向量数据？

处理 TB 级别的大规模向量数据是 Milvus 的核心优势之一。Milvus 通过分布式架构、高效的索引算法和优化的数据管理策略来实现这一目标。下面将详细介绍 Milvus 如何处理 TB 级别向量数据的流程，包括插入代码示例、指令以及流程图。
在这里插入图片描述

1. 分布式架构

Milvus 使用分布式架构来处理大规模数据。它支持水平扩展，可以将数据分布在多个节点上，从而提高存储容量和查询性能。主要组件包括：

Milvus Server：负责数据管理和查询。
Etcd：用于服务发现和配置管理。
MinIO/S3：持久化存储。
Pulsar：消息队列，用于数据同步和异步操作。

2. 数据分片

为了处理大规模数据，Milvus 将数据分成多个分片（segments）。每个分片是一个独立的文件，包含一定数量的向量数据。这样可以并行处理数据，提高查询效率。

3. 高效索引

Milvus 支持多种高效的向量索引算法，如 ANNOY、HNSW、IVF-PQ、IVF-SQ8 等。这些索引算法可以在高维空间中快速找到近似最近邻。

4. 插入数据

4.1 创建集合

首先，需要创建一个集合来存储向量数据。集合定义了向量的维度、索引类型等属性。

from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection

# 连接到 Milvus 服务器
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")

# 定义字段
fields = [
    FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True),
    FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128)
]

# 创建集合模式
schema = CollectionSchema(fields, "Example collection for large-scale vectors")

# 创建集合
collection = Collection("example_collection", schema)

4.2 插入数据

使用 insert 方法将向量数据插入到集合中。

import numpy as np

# 生成随机向量数据
data = [
    [np.random.rand(128).tolist() for _ in range(10000)]  # 10000 条 128 维向量
]

# 插入数据
mr = collection.insert(data)

# 获取插入结果
print(f"Inserted {mr.insert_count} entities with primary keys: {mr.primary_keys}")

5. 建立索引

在插入大量数据后，建立索引以提高查询效率。

# 定义索引参数
index_params = {
    "index_type": "IVF_FLAT",
    "params": {"nlist": 128},
    "metric_type": "L2"
}

# 建立索引
collection.create_index(field_name="embedding", index_params=index_params)

6. 加载集合

加载集合到内存中，以便进行查询。

# 加载集合
collection.load()

7. 查询数据

使用 search 方法进行相似性搜索。

# 定义查询向量
query_vectors = [np.random.rand(128).tolist()]

# 定义搜索参数
search_params = {
    "metric_type": "L2",
    "params": {"nprobe": 10}
}

# 执行搜索
results = collection.search(query_vectors, "embedding", search_params, limit=10)

# 输出结果
for result in results:
    print(f"Top 10 similar vectors: {result.ids}")

8. 流程图

以下是处理 TB 级别向量数据的流程图：

+-------------------+       +-----------------+       +--------------------+       +------------------+
|                   |       |                 |       |                    |       |                  |
|  用户输入         |  -->  |  创建集合       |  -->  |  插入数据          |  -->  |  建立索引        |  -->  |  加载集合        |  -->  |  查询数据        |
|  (向量数据)       |       |  (定义模式)     |       |  (批量插入)        |       |  (选择索引类型)  |       |  (加载到内存)    |       |  (相似性搜索)    |
|                   |       |                 |       |                    |       |                  |       |                  |       |                  |
+-------------------+       +-----------------+       +--------------------+       +------------------+       +------------------+       +------------------+
        |                           |                               |                           |                           |                           |
        |                           |                               |                           |                           |                           |
        |                           v                               v                           v                           v                           v
        |                       +-----------------+           +-----------------+           +-----------------+           +-----------------+           +-----------------+
        |                       |  Etcd (配置)    | <---------+  MinIO/S3 (存储)| <--------+  Pulsar (消息队列)| <-------+  Milvus Server   | <-------+  应用程序      |
        |                       +-----------------+           +-----------------+           +-----------------+           +-----------------+           +-----------------+

9. 详细步骤说明

9.1 连接 Milvus 服务器

from pymilvus import connections

# 连接到 Milvus 服务器
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")

9.2 创建集合

from pymilvus import FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection

# 定义字段
fields = [
    FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True),
    FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=128)
]

# 创建集合模式
schema = CollectionSchema(fields, "Example collection for large-scale vectors")

# 创建集合
collection = Collection("example_collection", schema)

9.3 插入数据

import numpy as np

# 生成随机向量数据
data = [
    [np.random.rand(128).tolist() for _ in range(10000)]  # 10000 条 128 维向量
]

# 插入数据
mr = collection.insert(data)

# 获取插入结果
print(f"Inserted {mr.insert_count} entities with primary keys: {mr.primary_keys}")

9.4 建立索引

# 定义索引参数
index_params = {
    "index_type": "IVF_FLAT",
    "params": {"nlist": 128},
    "metric_type": "L2"
}

# 建立索引
collection.create_index(field_name="embedding", index_params=index_params)

9.5 加载集合

# 加载集合
collection.load()

9.6 查询数据

# 定义查询向量
query_vectors = [np.random.rand(128).tolist()]

# 定义搜索参数
search_params = {
    "metric_type": "L2",
    "params": {"nprobe": 10}
}

# 执行搜索
results = collection.search(query_vectors, "embedding", search_params, limit=10)

# 输出结果
for result in results:
    print(f"Top 10 similar vectors: {result.ids}")

10. 性能优化

调整索引参数：根据数据特性和查询需求调整索引参数，如 nlist 和 nprobe。
增加节点数量：通过增加 Milvus 节点数量来提高处理能力和查询速度。
优化硬件配置：使用高性能的 CPU、GPU 和大容量内存来加速计算和存储。
数据预处理：对数据进行归一化、降维等预处理，以减少存储空间和提高查询效率。

11. 监控与维护

监控工具：使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Milvus 的运行状态和性能指标。
定期备份：定期备份数据，防止数据丢失。
日志分析：分析日志文件，及时发现和解决问题。

通过上述步骤，Milvus 可以高效地处理 TB 级别的大规模向量数据，并提供高性能的向量检索能力。

秒客网