索引类型

Milvus 支持多种索引类型。本页面主要介绍这些索引类型的定义，和影响搜索速度和召回率的主要参数，以及这些索引类型是否可以用在仅支持 CPU 和支持 GPU 的 Milvus 中。

本页面用到的一些概念解释如下：

  • nq：查询的目标向量条目数，在搜索时定义。
  • nlist: 聚类时总的分桶数，在创建索引时定义。特征空间被聚类为 nlist 个桶。
  • nprobe: 查询时需要搜索的分桶数目，在搜索时定义。
  • gpu_search_threshold: Milvus 性能调优参数。此参数必须与 nq 比较以确定搜索计算是否只在 GPU 上进行。如果 nq >= gpu_search_threshold，则搜索计算只在 GPU 上进行。如果 nq < gpu_search_threshold，则搜索计算将在 CPU 和 GPU 上协同进行。
类型 Class name 描述 主要影响参数 仅支持 CPU 的 Milvus 支持GPU的Milvus
精确搜索 FLAT

提供100%的检索召回率。相比其它索引方式，在搜索量不大的情况下速度最快。

 nq ✔️ ✔️
倒排索引 IVFFLAT

在聚类时，向量被直接添加到各个分桶中，不做任何压缩。这种基于聚类，多簇搜索的方式搜索速度和准确性都不错。

 nq, nprobe ✔️ ✔️
倒排+标准量化索引 IVFSQ8

运用 scalar quantizer 的向量索引，能大幅缩小向量体积（大概缩减到原来的1/4）。相比 FLAT 和 IVFFLAT，搜索速度更快，而且磁盘，内存显存等资源占用小。

 nq, nprobe, nlist ✔️ ✔️
倒排+标准量化索引混合模式 IVFSQ8H

基于 IVFSQ8 做了深层优化，但需要 CPU 和 GPU 都在的情况下才能使用。不同于 IVFSQ8，IVFSQ8H 使用基于 GPU 的 coarse quantizer，能极大减少标准量化时间，提高查询速度。

 nq, nprobe, gpu_search_threshold, nlist ❌ ✔️

若要为您的使用场景选择合适的索引，请参阅 如何选择索引类型。

已知问题

IVFSQ8H

使用 IVFSQ8H 索引时，如果创建索引和查询同时在 GPU 上进行可能会导致系统崩溃。