带你入门向量数据库 Milvus：含 Docker 安装、Milvus 安装使用、Attu 可视化，完整指南

一、简介
向量数据库 Milvus 是一个专为处理大量嵌入向量设计的数据库。它采用独特的共享存储架构，实现了存储和计算的完全分离，支持计算节点的横向扩展。随着非结构化数据的爆炸式增长，Milvus 在电子邮件、论文、物联网传感器数据等方面的应用越来越广泛。通过本文，你将了解如何安装和使用 Milvus，以及如何利用 Attu 可视化工具进行高效的数据分析和可视化管理。
二、准备工作
在进行 Milvus 安装之前，请确保你已经完成了以下准备工作：

1. 硬件资源：根据实际需求准备足够的服务器资源，包括 CPU、内存和存储空间。
2. 网络环境：确保服务器所在的网络环境稳定且具备足够的带宽。
3. Docker：确保你的服务器已经安装了 Docker。Docker 是一个开源的应用容器引擎，可以方便地管理和部署应用程序。
   三、Docker 安装
   在准备好硬件和网络环境后，我们开始进行 Milvus 的 Docker 安装。以下是详细的步骤：
4. 打开终端或命令提示符，运行以下命令下载 Milvus 的 Docker 镜像：

   docker pull milvus-io/milvus

5. 等待镜像下载完成。一旦完成，你就可以使用以下命令启动一个 Milvus 容器：

   docker run -d --name=milvus -p 19535:19535 milvus-io/milvus

   以上命令将启动一个 Milvus 容器，并将其映射到宿主机的19535端口。
   四、Milvus 安装使用
   完成 Docker 安装后，你可以通过以下步骤在 Milvus 上进行向量相似度搜索：
6. 向量导入：使用 Milvus 的 SDK 或 REST API 将向量数据导入到数据库中。支持的向量数据格式包括 JSON、CSV 和 Parquet 等。
7. 设置索引：在导入向量数据后，你需要为这些数据设置索引以提高查询性能。Milvus 支持多种索引类型，如 HNSW、Annoy 和 FAISS 等。
8. 查询向量相似度：使用 SDK 或 REST API 对向量进行查询，获取与目标向量相似的其他向量。支持的查询方式包括按距离排序、返回相似度最高的 N 个向量等。
9. 可视化分析：为了更好地理解查询结果，你可以利用 Attu 可视化工具对向量数据进行可视化分析。Attu 可以帮助你快速识别数据中的模式和异常值，提高数据分析的效率。
   五、Attu 可视化
   Attu 是 Milvus 提供的一个可视化工具，可以帮助你更好地理解和管理向量数据。以下是使用 Attu 进行可视化的基本步骤：
10. 数据导入：将需要可视化的向量数据导入到 Attu 中。你可以直接从 Milvus 中导入数据，也可以将数据导出为 CSV 或 JSON 格式后导入。
11. 数据预览：在数据导入完成后，你可以在 Attu 中预览向量数据，包括每个向量的特征和相似度等信息。