Ubuntu 22.04 LTS 安装 Milvus 向量数据库

启动服务

docker compose -f docker-compose.yml up -d

第一次启动会自动下载镜像，根据网络情况可能需要几分钟，请耐心等待。

验证安装是否成功

查看容器状态

执行以下命令，检查是否有三个容器在运行（milvus-standalone, milvus-minio, milvus-etcd），且状态为 healthy（健康）。

docker compose -f docker-compose.yml ps

查看日志

如果容器状态不是 healthy，可以查看日志排查问题：

docker compose -f docker-compose.yml logs

连接 Milvus

安装成功后，你可以通过 Python SDK 或 Web UI 来连接和使用它。

方式 A：使用 Python SDK (推荐)

在你的 Python 环境中安装 pymilvus：

pip install pymilvus

测试连接的 Python 代码：

from pymilvus import connections

# 连接本地 Milvus
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")

# 检查连接状态
print(connections.get_connection_addr())

方式 B：使用 Web UI (Attu)

Attu 是 Milvus 的可视化管理工具。

1. 打开浏览器访问：http://localhost:3000/
2. 点击 "Connect" 即可进入管理界面。

下载并运行 Attu Docker 镜像（将 latest 替换为你 Milvus 的版本号，如 v2.4.3）：

docker run -d --rm -p 3000:3000 -e MILVUS_URL=localhost:19530 zilliz/attu:v2.4.3

注意事项

• 内存占用：Milvus 启动后，Docker 容器（包括 MinIO 和 etcd）大约会占用 2-3GB 的内存。如果你的机器有 16G 内存绰绰有余，但如果同时运行其他大型程序（如 IDE、浏览器开几百个标签页），请注意监控内存使用。
• CPU 性能：i3-12100F 的性能足够处理中小规模的向量数据（例如百万级向量）。如果进行大规模建模（千万级以上），查询速度可能会变慢，但这不影响功能测试。
• 数据持久化：默认情况下，Docker Compose 会将数据保存在当前目录下的 volumes 文件夹中（在 docker-compose.yml 中有配置）。如果你删除了这个目录，数据将会丢失。

国内网络镜像加速配置

如果无法拉取镜像，可配置国内镜像加速。编辑 /etc/docker/daemon.json：

{
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.m.daocloud.io",
    "https://huecker.io",
    "https://dockerhub.timeweb.cloud",
    "https://noohub.ru"
  ]
}

然后执行以下命令使配置生效：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker