Milvus v0.7.1 发布：多并发下的性能大幅提升

2020-04-02 821

Milvus 发布了 0.71 版本。Milvus 向量搜索引擎能够帮助用户轻松应对海量非结构化数据（图片/视频/语音/文本）检索。单节点 Milvus 可以在秒内完成十亿级的向量搜索，分布式架构亦能满足用户的水平扩展需求。

| 版本兼容

| 新增功能

针对 FLAT 索引类型，新增子结构（substructure）和超结构（superstructure）距离计算方式。这两种距离计算方式常用于化学分子式的子结构和超结构搜索。

https://github.com/milvus-io/milvus/issues/1603

| 主要改进

改善了 Compact 操作的性能。issue# 1619
改善了 Milvus 使用 CPU 进行查询的性能，特别是提高了在多连接并发场景下的

查询性能。issue#267
改善了 nq 小于 CPU 线程数时 Milvus 的搜索性能。pull#1690
对于多个客户端的相同查询请求，Milvus 会将进行合并查询，从而显著提高查询

速度。issue#1728
Mishards 同步升级到 0.7.1。issue#1698

| Bug 修复

详情请参考 CHANGELOG。

https://github.com/milvus-io/milvus/blob/master/CHANGELOG.md

| 与0.7.0版本的性能对比

我们对 0.7.0 版本与 0.7.1 版本在单进程和多并发情况下的 QPS （Queries per Second，每秒钟查询数）进行了测试。结果表明，0.7.1 版本无论在单进程还是多并发情况下都有较大的性能提升，在多并发条件下的性能提升尤其显著。

测试条件

CPU	Intel i7-8700 3.20GHz 12 core
GPU	GeForce GTX 1660 6GB
内存	32 GB
Milvus 元数据管理数据库	MySQL
Milvus 类型	支持 GPU 的 Milvus
客户端	C++ SDK
查询数据集规模	1,000,000
索引类型	IVFSQ8
向量距离	欧氏距离（L2）
向量维度	128
nq （目标向量个数）	1
topk（查询结果中作为结果的向量个数）	10
nprobe（查询时所涉及的向量类的个数）	16
nlist（建立索引时对向量数据文件进行聚类运算的分簇数）	16384
index_file_size（自动创建索引的数据文件大小）	1024 MB
查询次数	1000

性能对比

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原文链接：https://www.oschina.net/news/114571/milvus-0-7-1-released

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# 简介这是一个自动替换css的工具，当你写一句class，然后保存的时候，程序会自动执行替换规则原理和正则里面的replace(/c-(\d{1,2})/,(a)=>{xxx})一致如下图：当你有一个 class="c-ffffff bb-1-eee" 程序会自动生成: .c-ffffff{color:#ffffff} .bb-1-eee{border-bottom:1px solid #eee} 并且插入指定位置 1.支持动态配置 2.支持vue 3.支持单位缩放以及改变 4.支持全局配置下载地址 v1.0.0

2020-04-02

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更新内容： 1，支持无限层级目录 2，修复一个上传木马文件的安全漏洞 3，修复sh脚本自动生成api文档和数据字典时候不支持“&”符号的bug 4，新用户注册系统将自动生成示例项目（此功能之前只存在官网在线版，现在更新到开源版）更新步骤请参考请参考手册的升级安装部分：https://www.showdoc.cc/help?page_id=13732 关于Showdoc的详细介绍，请看：https://www.showdoc.cc/help

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