向量数据库增强操作库使用MyBatisPlus的方式，优雅的操作向量数据库 Milvus，同时支持spring和solon

admin · 发表于 2025-2-11 11:41:27

向量数据库增强操作库使用MyBatisPlus的方式，优雅的操作向量数据库 Milvus，同时支持spring和solon

特性

无侵入：只做增强不做改变，引入它不会对现有工程产生影响，如丝般顺滑
损耗小：启动即会自动注入基本 CURD，性能基本无损耗，直接面向对象操作
强大的 CRUD 操作：通用 MilvusMapper，仅仅通过少量配置即可实现 CRUD 操作，更有强大的条件构造器，满足各类使用需求
直观的 API：直接的 API 设计简化数据库操作，MilvusService 提供丰富的API。
支持 Lambda 形式调用：通过 Lambda 表达式，方便的编写各类查询条件，无需再担心字段写错
支持主键自动生成：完美解决主键问题
支持自定义全局通用操作：支持全局通用方法注入
注解式配置：采用与 MyBatis-Plus 类似的注解方式配置实体模型。
易于扩展：核心设计注重可扩展性。
类型安全：利用 Java 类型安全减少错误。

快速开始

自定义扩展支持：

<dependency>
<groupId>org.dromara.milvus-plus</groupId>
<artifactId>milvus-plus-core</artifactId>
<version>2.2.3</version>
</dependency>

复制代码

Spring应用支持：

<dependency>
<groupId>org.dromara.milvus-plus</groupId>
<artifactId>milvus-plus-boot-starter</artifactId>
<version>2.2.3</version>
</dependency>

复制代码

Solon应用支持：

<dependency>
<groupId>org.dromara.milvus-plus</groupId>
<artifactId>milvus-plus-solon-plugin</artifactId>
<version>2.2.3</version>
</dependency>

复制代码

需知

2.2.0版本支持数据库版本2.5.x，增强文本搜索能力
2.1.7版本之后groupId修改为 org.dromara.milvus-plus，版本之前为 org.dromara
2.0.0版本必须使用索引注解定义索引，不然启动报错后，再添加无效，需要先删除集合
2.0.0版本暂未发布 MilvusService 功能

配置文件

milvus:
uri: https://in03-a5357975ab80da7.api.gcp-us-west1.zillizcloud.com
token: x'x'x'x
enable: true
open-log: true （默认 false 不打印）
db-name: (可选)
username: (可选)
password: (可选)
packages:
- com.example.entity

复制代码

milvus：定义了与Milvus服务相关的配置。
uri：Milvus服务的URI，应用程序通过这个URI与Milvus服务进行通信。
token：用于验证和授权的令牌（Token），确保访问Milvus服务的安全性。
enable：一个布尔值，用于指示Milvus模块是否应该被启用。
packages：这些包包含了自定义注解对应的Java类，你可以认为这是你自定义的实体类所在的包。

应用场景

相似性搜索：快速检索与给定向量最相似的项。
推荐系统：根据用户行为和偏好推荐相关内容。
图像检索：在大规模图像库中找到与查询图像最相似的图像。
自然语言处理：将文本转换为向量并执行语义搜索。
生物信息学：分析和比较生物序列，如蛋白质和基因组数据。

自定义注解详解

使用自定义注解自动化Milvus数据库集成，提供了以下显著优势：

简化开发流程：通过注解直接在代码中声明数据库结构，不用手动创建集合、属性、索引、分区，项目启动即自动构建，减少手动编写Milvus API调用的需要。
提高开发效率：注解驱动的方式使得数据库结构的创建和管理更加快捷，加快开发速度。
增强代码可读性：将数据库结构定义与业务逻辑代码紧密结合，提高代码的可读性和可维护性。
减少错误：自动化创建数据库结构减少了人为错误的可能性，提高了系统的稳定性。
易于维护：注解的使用使得数据库结构的变更更加集中和明确，便于后期维护和升级。

@ExtraParam 注解

用途：定义索引或其他自定义功能的额外参数。
属性：
- key(): 参数的键名。
- value(): 参数的值。

@MilvusCollection 注解

用途：定义Milvus数据库中的集合。
属性：
- name(): 集合的名称。

@MilvusField 注解

用途：定义Milvus集合中的字段。
属性：
- name(): 字段名称，默认为Java字段名。
- dataType(): 数据类型，默认为FLOAT_VECTOR。
- dimension(): 向量维度，默认为-1。
- isPrimaryKey(): 是否为主键，默认为false。
- autoID(): 是否自动生成ID，默认为false。
- description(): 字段描述，默认为空。
- elementType(): 元素类型，默认为None。
- maxLength(): 最大长度，默认为-1。
- maxCapacity(): 最大容量，默认为-1。
- isPartitionKey(): 是否为分区键，默认为false。

@MilvusIndex 注解

用途：定义Milvus集合中的索引。
属性：
- indexType(): 索引类型，默认为FLAT。
- metricType(): 度量类型，默认为L2。
- indexName(): 索引名称，默认为空。
- extraParams(): 额外参数，使用ExtraParam注解定义。

@MilvusPartition 注解

用途：定义Milvus集合的分区。
属性：
- name(): 分区的名称数组。

通过这些注解，开发者可以轻松地定义和管理Milvus数据库的结构，实现项目启动时自动构建所需数据库结构的目标。

索引与度量类型详解索引类型（IndexType）

INVALID：无效索引类型，仅用于内部标记。
FLAT：暴力搜索，适用于小规模数据集。
IVF_FLAT：倒排索引平面模式，适用于中等规模数据集。
IVF_SQ8：倒排索引量化模式，适用于大规模数据集，牺牲精度提升速度。
IVF_PQ：倒排索引产品量化模式，适用于大规模高维数据集，平衡速度和精度。
HNSW：分层导航小世界图，提供快速搜索，适用于大规模数据集。
DISKANN：基于磁盘的近似最近邻搜索，适用于存储在磁盘上的大规模数据集。
AUTOINDEX：自动选择最优索引类型。
SCANN：使用扫描和树结构加速搜索。
GPU_IVF_FLAT、GPU_IVF_PQ：GPU 加速索引，适用于 GPU 环境。
BIN_FLAT、BIN_IVF_FLAT：二进制向量专用索引。
TRIE：适用于字符串类型的字典树索引。
STL_SORT：适用于标量字段的排序索引。

度量类型（MetricType）

INVALID：无效度量类型，仅用于内部标记。
L2：欧几里得距离，适用于浮点向量。
IP：内积，用于计算余弦相似度。
COSINE：余弦相似度，适用于文本和图像搜索。
HAMMING：汉明距离，适用于二进制向量。
JACCARD：杰卡德相似系数，适用于集合相似度计算。

MilvusMapper 功能

MilvusMapper 是一个用于操作 Milvus 数据库的通用接口，提供了一系列的数据操作方法，包括查询、删除、更新和插入。以下是对 MilvusMapper 及其相关类的功能描述：

MilvusMapper

MilvusMapper 是一个泛型抽象类，继承自 BaseMilvusMapper，提供了与 Milvus 客户端交互的基本方法。

获取 Milvus 客户端: getClient() - 返回 MilvusClientV2 实例。

BaseMilvusMapper

BaseMilvusMapper 是一个抽象类，定义了与 Milvus 数据库交互的基础操作。

创建搜索构建器实例: queryWrapper() - 创建 LambdaQueryWrapper 实例。
创建删除构建器实例: deleteWrapper() - 创建 LambdaDeleteWrapper 实例。
创建更新构建器实例: updateWrapper() - 创建 LambdaUpdateWrapper 实例。
创建新增构建器实例: insertWrapper() - 创建 LambdaInsertWrapper 实例。

数据操作

通过 ID 获取数据getById(Serializable ... ids)

功能：根据提供的ID列表查询数据。

参数：ids - 一个可序列化的ID列表。

返回：MilvusResp<List<MilvusResult<T>>> - 包含查询结果的响应。

删除数据removeById(Serializable ... ids)

功能：根据提供的ID列表删除数据。

参数：ids - 一个可序列化的ID列表。

返回：MilvusResp<DeleteResp> - 删除操作的响应。

更新数据updateById(T ... entity)

功能：根据提供的实体更新数据。

参数：entity - 一个实体对象列表。

返回：MilvusResp<UpsertResp> - 更新操作的响应。

插入数据insert(T ... entity)

功能：插入提供的实体到数据库。

参数：entity - 一个实体对象列表。

返回：MilvusResp<InsertResp> - 插入操作的响应。

构建器方法

创建通用构建器实例: lambda(Wrapper<W, T> wrapper) - 初始化并返回构建器实例。

LambdaQueryWrapper 类功能文档

LambdaQueryWrapper<T> 是一个用于构建和执行 Milvus 搜索查询的构建器类。它提供了一系列方法来设置查询参数，并最终执行查询。

构造函数

LambdaQueryWrapper(): 无参构造函数。
LambdaQueryWrapper(String collectionName, MilvusClientV2 client, ConversionCache conversionCache, Class entityType): 构造函数，初始化集合名称、Milvus 客户端、类型转换缓存和实体类型。

分区设置

partition(String ... partitionName): 添加一个或多个分区名称到查询中。
partition(FieldFunction<T,?>... partitionName): 根据提供的字段函数添加分区名称。

搜索参数设置

searchParams(Map<String, Object> searchParams): 设置搜索参数。
以下是 searchParams 支持的参数及其说明：
- metric_type 类型：String 描述：指定搜索操作使用的度量类型。必须与索引向量字段时使用的度量类型一致。可选值： L2：欧几里得距离，适用于高维空间的向量搜索。 IP：内积，适用于余弦相似度搜索。 COSINE：余弦相似度，与内积相同，适用于测量向量间的夹角。示例： searchParams.put("metric_type", "L2");
- radius 类型：float 描述：设置搜索操作的最小相似度阈值。当 metric_type 设置为 L2 时，此值应大于 range_filter；否则，应小于 range_filter。示例： searchParams.put("radius", 0.5f);
- range_filter 类型：float 描述：限定搜索操作的相似度范围。当 metric_type 设置为 IP 或 COSINE 时，此值应大于 radius；否则，应小于 radius。示例： searchParams.put("range_filter", 0.3f); 使用示例以下是一个使用 searchParams 的示例，展示如何构建搜索请求并设置特定的搜索参数：

Map<String, Object> searchParams = new HashMap<>(); searchParams.put("metric_type", "L2"); searchParams.put("radius", 0.5f); searchParams.put("range_filter", 0.3f);

radius(Object radius): 设置搜索半径。
rangeFilter(Object rangeFilter): 设置范围过滤器。
metricType(Object metric_type): 设置度量类型。

结果设置

outputFields(List outputFields): 设置要返回的字段。
roundDecimal(int roundDecimal): 设置返回的距离值的小数位数。

查询条件构建

eq(String fieldName, Object value): 添加等于条件。
ne(String fieldName, Object value): 添加不等于条件。
gt(String fieldName, Object value): 添加大于条件。
ge(String fieldName, Object value): 添加大于等于条件。
lt(String fieldName, Object value): 添加小于条件。
le(String fieldName, Object value): 添加小于等于条件。
between(String fieldName, Object start, Object end): 添加范围条件。
isNull(String fieldName): 添加空值检查条件。
isNotNull(String fieldName): 添加非空值检查条件。
in(String fieldName, List<?> values): 添加 IN 条件。
like(String fieldName, String value): 添加 LIKE 条件。

JSON 和数组操作

jsonContains(String fieldName, Object value): 添加 JSON 包含条件。
jsonContainsAll(String fieldName, List<?> values): 添加 JSON 包含所有值的条件。
jsonContainsAny(String fieldName, List<?> values): 添加 JSON 包含任意值的条件。
arrayContains(String fieldName, Object value): 添加数组包含条件。
arrayContainsAll(String fieldName, List<?> values): 添加数组包含所有值的条件。
arrayContainsAny(String fieldName, List<?> values): 添加数组包含任意值的条件。
arrayLength(String fieldName, int length): 添加数组长度条件。

逻辑操作

and(ConditionBuilder other): 添加 AND 条件。
or(ConditionBuilder other): 添加 OR 条件。
not(): 添加 NOT 条件。

向量搜索设置

annsField(String annsField): 设置要搜索的向量字段。
vector(List<?> vector): 添加要搜索的向量。
vector(String annsField, List<?> vector): 设置向量字段并添加要搜索的向量。
topK(Integer topK): 设置返回的 top-k 结果。
limit(Long limit): 设置查询结果的数量限制。

执行查询

query(): 构建并执行搜索请求，返回封装的 MilvusResp 对象，其中包含查询结果。
query(FieldFunction<T,?> ... outputFields): 设置输出字段并执行查询。
query(String ... outputFields): 设置输出字段并执行查询。
getById(Serializable ... ids): 通过 ID 获取数据。

辅助方法

buildSearch(): 构建完整的搜索请求对象。
buildQuery(): 构建查询请求对象。

LambdaQueryWrapper<T> 类提供了丰富的方法来构建复杂的搜索查询，支持各种条件、逻辑操作、JSON 和数组操作，以及向量搜索。通过链式调用这些方法，用户可以灵活地构造搜索请求并获取所需的查询结果。

LambdaDeleteWrapper

LambdaDeleteWrapper 是一个构建器类，用于构建和执行删除操作。

添加分区: partition(String partitionName)
添加等于条件: eq(String fieldName, Object value)
添加不等于条件: ne(String fieldName, Object value)
添加 ID 到删除列表: id(Object id)

执行删除

执行删除: remove() - 构建并执行删除请求。
通过 ID 删除: removeById(Serializable ... ids)

LambdaUpdateWrapper

LambdaUpdateWrapper 是一个构建器类，用于构建和执行更新操作。

添加分区: partition(String partitionName)
设置更新条件: 与 LambdaDeleteWrapper 相同

执行更新

更新数据: update(T t) - 构建并执行更新请求。
通过 ID 更新: updateById(T ... t)

LambdaInsertWrapper

LambdaInsertWrapper 是一个构建器类，用于构建和执行插入操作。

添加分区: partition(String partitionName)
添加字段值: put(String fieldName, Object value)

执行插入

插入数据: insert() - 构建并执行插入请求。
插入多个数据: insert(T ... t)

功能

一个综合性服务，提供对 Milvus 数据库的全面管理，它实现了多个接口：IAMService（身份访问管理服务）、ICMService（集合管理服务）和 IVecMService（向量管理服务）。
身份访问管理 (IAMService)

IAMService 接口提供用户和角色的创建、删除、查询以及权限的授予和撤销等功能。

创建角色: createRole(String roleName)
创建用户: createUser(String userName, String password)
查询角色权限: describeRole(String roleName)
查询用户信息: describeUser(String userName)
删除角色: dropRole(String roleName)
删除用户: dropUser(String userName)
授予角色权限: grantPrivilege(String roleName, String objectType, String privilege, String objectName)
授予用户角色: grantRole(String roleName, String userName)
列出所有角色: listRoles()
列出所有用户: listUsers()
撤销角色权限: revokePrivilege(String roleName, String objectType, String privilege, String objectName, String databaseName)
撤销用户角色: revokeRole(String roleName, String userName)
更新用户密码: updatePassword(String userName, String password, String newPassword)

集合管理 (ICMService)

ICMService 接口提供集合的创建、删除、查询、重命名、索引创建和管理等功能。

创建集合: createCollection(MilvusEntity milvusEntity)
添加字段: addField(String collectionName, AddFieldReq ... addFieldReq)
获取字段: getField(String collectionName, String fieldName)
获取集合详细信息: describeCollection(String collectionName)
删除集合: dropCollection(String collectionName)
检查集合是否存在: hasCollection(String collectionName)
获取集合统计信息: getCollectionStats(String collectionName)
重命名集合: renameCollection(String oldCollectionName, String newCollectionName)
为集合创建索引: createIndex(String collectionName, List<IndexParam> indexParams)
获取集合索引信息: describeIndex(String collectionName, String fieldName)
删除集合索引: dropIndex(String collectionName, String fieldName)
获取集合或分区的加载状态: getLoadState(String collectionName, String partitionName)
加载集合数据到内存: loadCollection(String collectionName)
从内存中释放集合数据: releaseCollection(String collectionName)
创建集合分区: createPartition(String collectionName, String partitionName)
删除集合分区: dropPartition(String collectionName, String partitionName)
检查分区是否存在: hasPartition(String collectionName, String partitionName)
列出集合中的所有分区: listPartitions(String collectionName)
加载集合分区到内存: loadPartitions(String collectionName, List<String> partitionNames)
从内存中释放集合分区: releasePartitions(String collectionName, List<String> partitionNames)

向量管理 (IVecMService)

IVecMService 接口提供向量的插入、更新、查询、删除以及相似性搜索等功能。

删除实体: delete(String collectionName, String partitionName, String filter, List<Object> ids)
根据ID获取实体: get(String collectionName, String partitionName, List<Object> ids, List<String> outputFields)
插入数据: insert(String collectionName, List<JSONObject> data, String partitionName)
根据标量过滤条件查询: query(String collectionName, List<String> partitionNames, List<String> outputFields, List<Object> ids, String filter, ConsistencyLevel consistencyLevel, long offset, long limit)
执行向量相似性搜索: search(String collectionName, List<String> partitionNames, String annsField, int topK, String filter, List<String> outputFields, List<Object> data, long offset, long limit, int roundDecimal, Map<String, Object> searchParams, long guaranteeTimestamp, long gracefulTime, ConsistencyLevel consistencyLevel, boolean ignoreGrowing)
插入或更新数据: upsert(String collectionName, String partitionName, List<JSONObject> data)

公共方法

除了上述功能，MilvusService 还提供了一个公共方法来获取 MilvusClientV2 实例：

获取 Milvus 客户端: `getClient()

使用案例

@Data
@MilvusCollection(name = "face_collection") // 指定Milvus集合的名称
public class Face {
@MilvusField(
name = "person_id", // 字段名称
dataType = DataType.Int64, // 数据类型为64位整数
isPrimaryKey = true, // 标记为主键
)
private Long personId; // 人员的唯一标识符
@MilvusField(
name = "face_vector", // 字段名称
dataType = DataType.FloatVector, // 数据类型为浮点型向量
dimension = 128, // 向量维度，假设人脸特征向量的维度是128
)
@MilvusIndex(
indexType = IndexParam.IndexType.IVF_FLAT, // 使用IVF_FLAT索引类型
metricType = IndexParam.MetricType.L2, // 使用L2距离度量类型
indexName = "face_index", // 索引名称
extraParams = { // 指定额外的索引参数
@ExtraParam(key = "nlist", value = "100") // 例如，IVF的nlist参数
}
)
private List<Float> faceVector; // 存储人脸特征的向量
}
@Component
public class FaceMilvusMapper extends MilvusMapper<Face> {
}
@Component
@Slf4j
public class ApplicationRunnerTest implements ApplicationRunner {
private final FaceMilvusMapper mapper;
public ApplicationRunnerTest(FaceMilvusMapper mapper) {
this.mapper = mapper;
}
@Override
public void run(ApplicationArguments args){
Face face=new Face();
List<Float> vector = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 128; i++) {
vector.add((float) (Math.random() * 100)); // 这里仅作为示例使用随机数
}
face.setPersonId(1l);
face.setFaceVector(vector);
//新增
List<Face> faces=new ArrayList<>();
for (int i = 1; i < 10 ;i++){
Face face1=new Face();
face1.setPersonId(Long.valueOf(i));
List<Float> vector1 = new ArrayList<>();
for (int j = 0; j < 128; j++) {
vector1.add((float) (Math.random() * 100)); // 这里仅作为示例使用随机数
}
face1.setFaceVector(vector1);
faces.add(face1);
}
MilvusResp<InsertResp> insert = mapper.insert(faces.toArray(faces.toArray(new Face[0]))); log.info("insert--{}", JSONObject.toJSONString(insert));
//id查询
MilvusResp<List<MilvusResult<Face>>> query = mapper.getById(9l);
log.info("query--getById---{}", JSONObject.toJSONString(query));
//向量查询
MilvusResp<List<MilvusResult<Face>>> query1 = mapper.queryWrapper()
.vector(Face::getFaceVector, vector)
.ne(Face::getPersonId, 1L)
.topK(3)
.query();
log.info("向量查询 query--queryWrapper---{}", JSONObject.toJSONString(query1));
//标量查询
MilvusResp<List<MilvusResult<Face>>> query2 = mapper.queryWrapper()
.eq(Face::getPersonId, 2L)
.limit(3)
.query();
log.info("标量查询 query--queryWrapper---{}", JSONObject.toJSONString(query2));
//更新
vector.clear();
for (int i = 0; i < 128; i++) {
vector.add((float) (Math.random() * 100)); // 这里仅作为示例使用随机数
}
MilvusResp<UpsertResp> update = mapper.updateById(face);log.info("update--{}", JSONObject.toJSONString(update));
//id查询
MilvusResp<List<MilvusResult<Face>>> query3 = mapper.getById(1L);log.info("query--getById---{}", JSONObject.toJSONString(query3));
//删除
MilvusResp<DeleteResp> remove = mapper.removeById(1L);log.info("remove--{}", JSONObject.toJSONString(remove));
//查询
MilvusResp<List<MilvusResult<Face>>> query4 = mapper.getById(1L);log.info("query--{}", JSONObject.toJSONString(query4));
}
}

复制代码

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