Milvus向量索引分段处理与查询效率优化对比VexDB/Vastbase 100

Milvus 向量索引分段处理后，如何提升查询效率？

作为一款分布式向量数据库，Milvus 在构建图索引时，其节点是否具备连通性？换句话说，索引的构建是基于一张完整的图进行优化的吗？

为了解答这个问题，我们深入探讨了 Milvus 的索引分段处理机制。Milvus 的索引文件已经进行了分段处理，以支持分布式和大规模向量存储与检索。以图索引为例，它不再是一张单一的图，每个分段（segment）都可能对应一张独立的图。这引出了两个关键问题：

1. 是否需要对每个分段进行检索，然后合并得到全局的 TOP-K 结果？
2. 如何保证向量相似度搜索的全局一致性？是否需要先在每个分段内检索，然后基于向量距离进行二次计算和排序？

实际上，Milvus 确实需要对每个分段进行独立检索，但无需重新计算向量距离。系统会在每个分段上执行向量搜索，每个分段返回其局部的 top-k 结果（包含距离值和偏移量）。全局结果的顺序通过以下机制保证：

分段级搜索与结果合并

1. 分段级搜索：每个已封存的分段（sealed segment）通过 vector_search() 方法独立执行搜索，返回该分段内的 top-k 结果。结果中包含了 seg_offsets_ 和 distances_，距离值在索引搜索过程中已经计算完成。
2. 结果合并：系统使用 insert_helper() 函数，通过二分查找算法将多个分段的结果合并到全局结果集中。该函数根据预先计算好的距离值找到正确的插入位置，从而维护结果的全局有序性。
3. 排序策略：根据设定的度量类型（metric type）采用不同的比较策略。例如，对于 L2 距离，值越小表示越相似；对于 IP（内积）或 COSINE（余弦相似度），值越大则相似度越高。

分段剪枝优化

为了进一步提升查询效率，Milvus 引入了分段剪枝优化。在某些场景下，系统可以计算查询向量与每个分段质心之间的距离，从而提前剪枝掉那些不太可能包含相关结果的分段。这类似于 IVF_FLAT 索引的工作方式：先找出查询向量最近的 N 个质心，然后只在这些质心对应的桶（即分段）中进行精细搜索。

这个机制引发了一个有趣的思考：每个分段是否都有自己的“质心”？而每个分段内部实际上构建的是图索引吗？这是否意味着，数据在写入并构建向量索引之前，会先根据某种规则（如向量接近度）被“路由”到最近的分段中？这听起来很像一种基于内容的分区索引策略。

这种设计让人联想到 VexDB 或海量数据（Vastbase V100）的向量-标量混合搜索方案。不过，后两者通常是以标量值的范围作为“质心”或分区键，然后在每个分区内部，根据数据量的大小灵活选择 IVF_FLAT 或 Graph Index 等索引类型。

核心要点总结

• 距离计算仅在每个分段的索引搜索阶段执行一次，结果合并阶段只是对已有的距离值进行比较和排序。
• 无论是正在写入的增量分段（growing segments）还是已封存的分段（sealed segments），都遵循相同的合并逻辑。
• 系统支持多种索引类型（如 HNSW、IVF、FLAT 等），但顶层的合并与排序逻辑是统一的。
• 对于混合搜索（hybrid search，即同时结合向量和标量条件），系统也采用类似的机制来保证最终结果的正确顺序。

希望本文对您理解 Milvus 的分布式查询机制有所帮助。想了解更多数据库与人工智能领域的深度技术解析，欢迎访问云栈社区，与更多开发者交流探讨。