- https://github.com/milvus-io/milvus
- https://milvus.io/zh
- Milvus 由 Zilliz 开发，并很快捐赠给了 Linux 基金会下的 LF AI & Data 基金会，现已成为世界领先的开源向量数据库项目之一。它采用 Apache 2.0 许可发布，大多数贡献者都是高性能计算（HPC）领域的专家，擅长构建大规模系统和优化硬件感知代码。核心贡献者包括来自 Zilliz、ARM、英伟达、AMD、英特尔、Meta、IBM、Salesforce、阿里巴巴和微软的专业人士。
- Milvus 提供强大的数据建模功能，使您能够将非结构化或多模式数据组织成结构化的 Collections。它支持多种数据类型，适用于不同的属性模型，包括常见的数字和字符类型、各种向量类型、数组、集合和 JSON，为您节省了维护多个数据库系统的精力。
- Milvus 提供三种部署模式，涵盖各种数据规模--从 Jupyter Notebooks 中的本地原型到管理数百亿向量的大规模 Kubernetes 集群：
- Milvus Lite 是一个 Python 库，可以轻松集成到您的应用程序中。作为 Milvus 的轻量级版本，它非常适合在 Jupyter Notebooks 中进行快速原型开发，或在资源有限的边缘设备上运行。了解更多信息。
- Milvus Standalone 是单机服务器部署，所有组件都捆绑在一个 Docker 镜像中，方便部署。了解更多。
- Milvus Distributed 可部署在 Kubernetes 集群上，采用云原生架构，专为十亿规模甚至更大的场景而设计。该架构可确保关键组件的冗余。
- Milvus 为何如此快速？
Milvus 从设计之初就是一个高效的向量数据库系统。在大多数情况下，Milvus 的性能是其他向量数据库的 2-5 倍（参见 VectorDBBench 结果）。这种高性能是几个关键设计决策的结果：
- 硬件感知优化：为了让 Milvus 适应各种硬件环境，我们专门针对多种硬件架构和平台优化了其性能，包括 AVX512、SIMD、GPU 和 NVMe SSD。
- 高级搜索算法：Milvus 支持多种内存和磁盘索引/搜索算法，包括 IVF、HNSW、DiskANN 等，所有这些算法都经过了深度优化。与 FAISS 和 HNSWLib 等流行实现相比，Milvus 的性能提高了 30%-70%。
- C++ 搜索引擎向量数据库性能的 80% 以上取决于其搜索引擎。由于 C++ 语言的高性能、底层优化和高效资源管理，Milvus 将 C++ 用于这一关键组件。最重要的是，Milvus 集成了大量硬件感知代码优化，从汇编级向量到多线程并行化和调度，以充分利用硬件能力。
- 面向列：Milvus 是面向列的向量数据库系统。其主要优势来自数据访问模式。在执行查询时，面向列的数据库只读取查询中涉及的特定字段，而不是整行，这大大减少了访问的数据量。此外，对基于列的数据的操作可以很容易地进行向量化，从而可以一次性在整个列中应用操作，进一步提高性能。