milvus向量数据库详解

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一、连接管理

1. 创建连接

from pymilvus import connections

connections.connect(
	alias="default", 		# 连接别名，可以不写，默认为 default
	host='localhost', 		# milvus ip
	port='19530'			# milvus 端口
	)
	

2. 断开连接

from pymilvus import connections

connections.disconnect("default")

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二、创建collection

collection 类似于 mysql 的数据表

from pymilvus import CollectionSchema, FieldSchema, DataType, Collection

# 声明 collection 结构 ------------------------------
# 字段1
book_id = FieldSchema(
    name="book_id", 				# 字段名 
    dtype=DataType.INT64, 			# 数据类型，整数，主键必须使用整数
    is_primary=True, 				# 是否为主键
    auto_id=True					# 是否设置为“自增id”
    )
# 字段2
word_count = FieldSchema(
    name="word_count", 				# 字段名
    dtype=DataType.INT64,  			# 数据类型，整数
    )
# 字段3
book_intro = FieldSchema(
    name="book_intro", 				# 字段名
    dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, 	# 数据类型，浮点向量
    dim=2							# 向量维度
    )
    
schema = CollectionSchema(
    fields=[book_id, word_count, book_intro],    # 字段加入 collection
    description="Test book search"				 # collection 描述，可以不写，默认为空字符串
    )
collection_name = "book"					     # collection 名称
# ----------------------------------------

# 创建 collection ------------------
collection = Collection(
    name=collection_name, 	        # collection 名称
    schema=schema, 					# collection 结构
    using='default', 				# 创建在哪个连接下，可以不写，默认创建在 default 下
    shards_num=2,					# 集合分片数，可以不写，默认为2
    consistency_level="Bounded"		# 一致性级别，可以不写，默认为 Bounded
    )
# ---------------------------------

ps：详细字段说明见官网
https://milvus.io/cn/docs/v2.0.x/create_collection.md

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三、删除、加载、释放collection

from pymilvus import utility
from pymilvus import Collection

# 1.删除 book collection
utility.drop_collection("book") 

# 2.加载 book collection 到内存
collection = Collection("book")  
collection