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      多模态向量数据库Milvus版

      多模态向量数据库Milvus版

      • 多模态向量数据库Milvus版

      无数据

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        • 【上线】2026年6月30日起多模态向量数据库Milvus版产品上线
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          本页目录

          帮助中心 多模态向量数据库Milvus版 用户指南 使用规范总览 实例使用规范
          实例使用规范
          更新时间 2026-06-29 10:10:32
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          为保障实例的稳定及安全,建议您在操作前仔细阅读本文为您介绍的天翼云多模态向量数据库Milvus版实例级别的使用规范。

          数据库实例类型选择

          • 高可用:

            • 经典高可用架构。适用于政企、金融、医疗等大中型企业的生产数据库。

            • 具备数据备份、灾备等功能。

            • 当主节点故障后,会发生主备切换,数据库客户端会发生短暂中断,数据库客户端需要支持重新连接。

          • 非高可用:

            • 具有较高性价比,各个节点数最少可为1个。

            • 适用于个人学习、测试。

            • 当服务各个节点数均为1个时,无灾备功能,出现故障后无法进行切换。

          数据库实例节点

          多模态向量数据库Milvus版实例计算节点类型主要包括:

          节点类型说明
          MixCoord协调器节点,每个实例一个或两个,当副本数为两个时,将启用主从模式,提供高可用性。协调器是Milvus 的大脑。在任何时刻,整个集群都有一个协调器在工作,负责维护集群拓扑结构、调度所有任务类型并保证集群级一致性。
          Proxy代理节点,每个实例一个或多个,访问层由一组无状态的代理节点组成,是系统的前端层,也是用户的终端。它处理客户端请求并对处理结果进行聚合处理返回给客户端
          StreamingNode流节点:每个集群一个或多个,作为工作节点,由一组无状态的节点组成,作为碎片级的 "小型大脑",基于底层 WAL 存储提供碎片级的一致性保证和故障恢复。同时,流节点还负责增长数据查询和生成查询计划。此外,它还负责将增长数据转换为封存(历史)数据。
          DataNode数据节点:每个群集一个或多个,作为工作节点,由一组无状态的节点组成,数据节点负责离线处理历史数据,如压缩和建立索引。
          QueryNode查询节点:每个群集一个或多个,作为工作节点,由一组无状态的节点组成,查询节点从后端对象存储中加载历史数据,并提供历史数据查询。

          节点规格

          节点类型节点规格最大副本数
          MixCoord2 vCPU 8 GiB、 4 vCPU 16 GiB、 8 vCPU 32 GiB、 16 vCPU 64 GiB2
          Proxy2 vCPU 8 GiB、 4 vCPU 16 GiB、 8 vCPU 32 GiB、 16 vCPU 64 GiB20
          StreamingNode2 vCPU 8 GiB、 4 vCPU 16 GiB、 8 vCPU 32 GiB、 16 vCPU 64 GiB20
          DataNode2 vCPU 8 GiB、 4 vCPU 16 GiB、 8 vCPU 32 GiB、 16 vCPU 64 GiB20
          QueryNode2 vCPU 8 GiB、 4 vCPU 16 GiB、 8 vCPU 32 GiB、 16 vCPU 64 GiB、32 vCPU 128GiB50

          注意:(可能出现部分规格售罄,导致部分规格不存在)。

          数据库实例连接

          • 考虑使用连接池技术,以更好地管理数据库连接,避免频繁打开和关闭连接。

          • 根据业务的场景,合理配置连接相关的参数。

          • 根据实例规格及使用场景,配置合理的最大活跃连接数。

          • 长连接可能会占用较大的内存空间,导致内存不足,配置合理的长连接上限。

          • 业务层面需要管理短连接的资源回收。

          数据库实例的可靠性和可用性

          • 谨慎进行弹性缩容变更,避免因缩容后服务实际需要的资源不足, 导致服务异常。

          • 在业务上线前,对使用场景进行评估,选择合适的节点规格和副本数。

          数据库实例的备份恢复

          • 尽量不要在业务高峰期执行备份,可以在业务低峰期间进行手动备份。

          • 建议在合理的时间段配置自动备份策略。

          数据库实例的日常运维

          • 建议定期关注CPU、内存、磁盘和网络状态,提前识别业务问题。

          • 建议定期关注数据库的资源使用情况,资源不足时,及时扩容。

          • 建议关注实例监控信息,发现监控指标异常时,及时处理。

          安全相关

          • 尽量避免数据库被公网访问,公网连接时必须绑定弹性公网IP。

          文档反馈

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