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开始使用 Milvus_CLI

  • Engineering
December 31, 2021
Zhuanghong Chen and Zhen Chen

在信息爆炸的时代,我们无时无刻不在产生语音、图像、视频和其他非结构化数据。我们该如何高效地分析这些海量数据呢?神经网络的出现使得非结构化数据可以以向量的形式嵌入,而 Milvus 数据库作为一款基础数据服务软件,可以帮助完成向量数据的存储、搜索和分析。

但如何才能快速使用Milvus向量数据库呢?

一些用户抱怨API很难记忆,希望能有简单的命令行来操作Milvus数据库。

我们非常高兴地向大家介绍Milvus_CLI,一个专门用于Milvus向量数据库的命令行工具。

Milvus_CLI 是 Milvus 方便的数据库 CLI,支持使用 shell 中的交互式命令进行数据库连接、数据导入、数据导出和向量计算。最新版本的 Milvus_CLI 具有以下功能。

  • 支持所有平台,包括 Windows、Mac 和 Linux

  • 支持使用 pip 进行在线和离线安装

  • 可移植,可在任何地方使用

  • 基于针对 Python 的 Milvus SDK 构建

  • 包含帮助文档

  • 支持自动完成

安装

你可以在线或离线安装 Milvus_CLI。

在线安装 Milvus_CLI

运行以下命令,使用 pip 在线安装 Milvus_CLI。需要 Python 3.8 或更高版本。

pip install milvus-cli

离线安装 Milvus_CLI

要离线安装 Milvus_CLI,请先从发布页面下载最新的压缩包。

1.png 1.png

下载完 tar 包后,运行以下命令安装 Milvus_CLI。

pip install milvus_cli-<version>.tar.gz

Milvus_CLI 安装完成后,运行milvus_cli 。出现milvus_cli > 提示表示命令行已准备就绪。

2.png 2.png

如果使用的是带有 M1 芯片的 Mac 或没有 Python 环境的 PC,可以选择使用便携式应用程序。要做到这一点,请在与您的操作系统相对应的发布页面上下载一个文件,在该文件上运行chmod +x 使其可执行,然后在该文件上运行./ 以运行它。

示例

下面的示例使milvus_cli-v0.1.8-fix2-macOS 可执行并运行它。

sudo chmod +x milvus_cli-v0.1.8-fix2-macOS
./milvus_cli-v0.1.8-fix2-macOS

使用方法

连接 Milvus

在连接 Milvus 之前,确保服务器上安装了 Milvus。更多信息,请参阅安装 Milvus Standalone安装 Milvus Cluster

如果 Milvus 安装在默认端口的本地主机上,请运行connect

3.png 3.png

否则,请使用 Milvus 服务器的 IP 地址运行以下命令。以下示例使用172.16.20.3 作为 IP 地址,使用19530 作为端口号。

connect -h 172.16.20.3

4.png 4.png

创建 Collections

本节介绍如何创建 Collections。

Collections 由实体组成,类似于 RDBMS 中的表。更多信息请参见术语表

5.png 5.png

示例

下面的示例创建了一个名为car 的 Collection。car 集合有四个字段,分别是id,vector,colorbrand 。主键字段是id 。更多信息,请参阅创建 Collection

create collection -c car -f id:INT64:primary_field -f vector:FLOAT_VECTOR:128 -f color:INT64:color -f brand:INT64:brand -p id -a -d 'car_collection'

列出集合

运行以下命令,列出此 Milvus 实例中的所有 Collections。

list collections

6.png 6.png

运行以下命令检查car Collection 的详细信息。

describe collection -c car 

7.png 7.png

计算两个向量之间的距离

运行以下命令将数据导入car Collections。

import -c car 'https://raw.githubusercontent.com/zilliztech/milvus_cli/main/examples/import_csv/vectors.csv'

8.png 8.png

运行query ,并在提示时输入car 作为 Collections 名称,输入id>0 作为查询表达式。如下图所示,符合条件的实体 ID 将被返回。

9.png 9.png

运行calc 并在提示时输入适当的值,以计算向量数组之间的距离。

删除 Collections

运行以下命令删除car Collections。

delete collection -c car

10.png 10.png

更多信息

Milvus_CLI 不限于上述功能。运行help 查看 Milvus_CLI 包含的所有命令及相关说明。运行<command> --help 查看指定命令的详细信息。

11.png 11.png

另请参阅:

Milvus Docs 下的Milvus_CLI 命令参考

我们希望 Milvus_CLI 能够帮助您轻松使用 Milvus 向量数据库。我们将继续优化 Milvus_CLI,并欢迎您的贡献。

如果您有任何问题,请随时在 GitHub 上提交问题

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