Milvus 是什么

Milvus 是一款开源的向量数据库，支持针对 TB 级向量的增删改操作和近实时查询，具有高度灵活、稳定可靠以及高速查询等特点。Milvus 集成了 Faiss、NMSLIB、Annoy 等广泛应用的向量索引库，提供了一整套简单直观的 API，让你可以针对不同场景选择不同的索引类型。此外，Milvus 还可以对标量数据进行过滤，进一步提高了召回率，增强了搜索的灵活性。

Milvus主要是在Ubuntu环境下进行开发的，我们推荐的编译环境首选是Ubuntu 18.04。在0.6.0之前的版本都是使用GPU加速的版本，但很多使用者反映他们希望在无GPU的机器上运行Milvus。于是我们在0.6.0上通过编译选项提供了CPU和GPU两种版本，但在CPU版本的Docker镜像没有发布前，很多使用者不得不自己去编译CPU版本，由于各人的机器环境千差万别而遇到了各种各样的编译问题。因此我们上传了两个Docker镜像，分别提供了Milvus CPU和GPU版本所需要的编译环境。

使用这两个镜像编译Milvus，具体做法如下：

步骤1 拉取镜像

CPU版编译环境的镜像：

docker pull milvusdb/milvus-cpu-build-env:v0.6.0-ubuntu18.04

GPU版编译环境的镜像：

docker pull milvusdb/milvus-gpu-build-env:v0.6.0-ubuntu18.04

我的docker做了免sudo运行的设置，有些使用者可能需要加sudo才能运行，如果嫌麻烦，可以查阅“免sudo使用docker”相关文档。

这里需要注意的是，如果使用GPU版本的镜像，必须要安装nvidia-docker，具体可参考

nvidia-docker官方文档

步骤2 启动容器

启动CPU版本容器：

docker run  -it -p 19530:19530 -d milvusdb/milvus-cpu-build-env:v0.6.0-ubuntu18.04

启动GPU版本容器：

docker run --runtime=nvidia -it -p 19530:19530 -d milvusdb/milvus-gpu-build-env:v0.6.0-ubuntu18.04

容器创建出来后，会给出一个容器的ID，比如上面这个“d4adxxxxx”。我们现在要进入这个容器里：

docker exec -it [container_id] bash

这里的container_id就换成上一条命令看到的那个“d4adxxxxx”，我们就进入了容器内部。

步骤3 在容器中下载Milvus源码并进行编译

先进入一个能往里写东西的目录，比如home目录：

cd /home

下载源码，目前是0.6.0：

wget https://github.com/milvus-io/milvus/archive/0.6.0.zip

更新一下apt-get，安装一个解压工具

apt-get update
apt-get install unzip

解压源码包：

unzip ./0.6.0.zip

我们看到源码被解压到一个叫milvus-0.6.0的文件夹里，进入其core目录：

cd ./milvus-0.6.0/core

如果你用的是CPU镜像，就这么编译：

./build.sh -t Release

如果你用的是GPU镜像，就需要加一个“-g”参数：

./build.sh -g -t Release

参数“-t Release”意思是编译Release版本，如果你想调试的话，也可以编译Debug版本。

不出意外的话，编译成功。然后我们启动编译好的Milvus服务程序：

./start_server.sh

这个start_server.sh指定core/conf目录下的server_config.yaml和log_config.conf作为配置启动Milvus。Milvus数据存储路径是由server_config.yaml文件里的primary_path这一项指定的，默认的路径是：/tmp/milvus

所以，如果之后你想查看Milvus的日志文件，就可以到 /tmp/milvus/logs目录里去看。

步骤4 使用python 连接Milvus并做些操作

在写脚本之前，先确定 pymilvus 已经安装：

pip3 install pymilvus==0.2.5

pymilvus的主页上有一张Milvus和pymilvus版本配对的表格，目前还没有0.6.0的配对信息，但之前0.5.3所对应的pymilvus-0.2.5也是能用在0.6.0上的，之后会有新的版本和0.6.0对应。

python的环境都没问题的话，就可以写测试脚本了，比如可以在pycharm里写个脚本在Milvus里创建一张表，运行之后就能看到返回的成功信息：

注：

• 如果想使用C++SDK的，可以参考源码目录milvus/core/src/sdk下的README.MD文件
• 如果想使用JavaSDK的，可以参考milvus-java-sdk源码里的相关文档
• Milvus默认的对外服务端口是19530，如果你拉取了Milvus发布版镜像想运行，就有可能跟你自己编译启动的Milvus有端口冲突，所以记得用docker stop [container_id]来停止容器

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