MilvusCompleteTest.java
18.5 KB
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
package com.xly.milvus.test;
import com.google.gson.JsonArray;
import com.google.gson.JsonObject;
import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;
import io.milvus.v2.common.DataType;
import io.milvus.v2.common.IndexParam;
import io.milvus.v2.common.ConsistencyLevel;
import io.milvus.v2.service.collection.request.*;
import io.milvus.v2.service.collection.response.GetCollectionStatsResp;
import io.milvus.v2.service.index.request.CreateIndexReq;
import io.milvus.v2.service.vector.request.InsertReq;
import io.milvus.v2.service.vector.request.SearchReq;
import io.milvus.v2.service.vector.request.QueryReq;
import io.milvus.v2.service.vector.request.data.FloatVec;
import io.milvus.v2.service.vector.response.InsertResp;
import io.milvus.v2.service.vector.response.SearchResp;
import io.milvus.v2.service.vector.response.QueryResp;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* Milvus Java SDK 2.6.15 完整测试代码
*
* 功能:
* 1. 连接Milvus服务器
* 2. 创建集合(包含多种字段类型)
* 3. 创建向量索引
* 4. 插入测试数据
* 5. 查询数据(标量过滤)
* 6. 向量相似性搜索
* 7. 获取集合统计信息
* 8. 清理资源
*
* @author xly
* @version 1.0
*/
public class MilvusCompleteTest {
// ==================== 配置参数 ====================
private static final String MILVUS_HOST = "121.43.128.225"; // 您的Milvus服务器IP
private static final int MILVUS_PORT = 19530; // Milvus服务端口
private static final String COLLECTION_NAME = "complete_test"; // 集合名称
private static final int VECTOR_DIM = 128; // 向量维度
private static final int INSERT_COUNT = 15; // 插入数据条数
private MilvusClientV2 client;
public static void main(String[] args) {
MilvusCompleteTest test = new MilvusCompleteTest();
try {
// 执行测试流程
test.run();
} catch (Exception e) {
System.err.println("❌ 测试过程中发生错误: " + e.getMessage());
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 执行完整的测试流程
*/
private void run() {
printHeader("Milvus Java SDK 2.6.15 完整测试");
// 1. 连接Milvus
connect();
try {
// 2. 清理旧集合
cleanup();
// 3. 创建集合
createCollection();
// 4. 创建索引
createIndex();
// 5. 插入数据
insertData();
// 6. 查询数据
queryData();
// 7. 向量搜索
searchData();
// 8. 获取集合统计
getCollectionStats();
printSuccess("所有测试完成!");
} catch (Exception e) {
System.err.println("❌ 测试失败: " + e.getMessage());
throw e;
} finally {
// 9. 清理资源
releaseAndClose();
}
}
/**
* 连接Milvus服务器
*/
/**
* 连接Milvus服务器
*/
private void connect() {
printSection("连接Milvus服务器");
try {
ConnectConfig connectConfig = ConnectConfig.builder()
.uri("http://" + MILVUS_HOST + ":" + MILVUS_PORT)
.connectTimeoutMs(TimeUnit.SECONDS.toMillis(30)) // 连接超时30秒
.keepAliveTimeMs(TimeUnit.MINUTES.toMillis(5)) // 保持连接5分钟
.keepAliveTimeoutMs(TimeUnit.SECONDS.toMillis(5)) // keep-alive超时5秒
.keepAliveWithoutCalls(true) // 无调用时保持连接
.rpcDeadlineMs(TimeUnit.SECONDS.toMillis(10)) // RPC超时10秒
.enablePrecheck(true) // 启用预检查
.build();
client = new MilvusClientV2(connectConfig);
// 验证连接
String serverVersion = client.getServerVersion();
System.out.println("✅ 连接成功!");
System.out.println(" - 服务器地址: " + MILVUS_HOST + ":" + MILVUS_PORT);
System.out.println(" - 服务器版本: " + serverVersion);
} catch (Exception e) {
System.err.println("❌ 连接失败: " + e.getMessage());
throw new RuntimeException("无法连接到Milvus服务器", e);
}
}
/**
* 清理已存在的集合
*/
private void cleanup() {
printSection("清理环境");
HasCollectionReq hasCollectionReq = HasCollectionReq.builder()
.collectionName(COLLECTION_NAME)
.build();
boolean exists = client.hasCollection(hasCollectionReq);
if (exists) {
DropCollectionReq dropCollectionReq = DropCollectionReq.builder()
.collectionName(COLLECTION_NAME)
.build();
client.dropCollection(dropCollectionReq);
System.out.println("✅ 已删除旧集合: " + COLLECTION_NAME);
} else {
System.out.println("⏭️ 无需清理,集合不存在");
}
}
/**
* 创建集合
*/
private void createCollection() {
printSection("创建集合");
// 定义字段列表
List<CreateCollectionReq.FieldSchema> fieldSchemas = Arrays.asList(
// 1. 主键字段
CreateCollectionReq.FieldSchema.builder()
.name("id")
.dataType(DataType.Int64)
.isPrimaryKey(true)
.autoID(false)
.description("主键ID")
.build(),
// 2. 向量字段
CreateCollectionReq.FieldSchema.builder()
.name("vector")
.dataType(DataType.FloatVector)
.dimension(VECTOR_DIM)
.description("向量字段,用于相似性搜索")
.build(),
// 3. 标题字段
CreateCollectionReq.FieldSchema.builder()
.name("title")
.dataType(DataType.VarChar)
.maxLength(200)
.description("标题")
.build(),
// 4. 内容字段
CreateCollectionReq.FieldSchema.builder()
.name("content")
.dataType(DataType.VarChar)
.maxLength(1000)
.description("详细内容")
.build(),
// 5. 分类字段
CreateCollectionReq.FieldSchema.builder()
.name("category")
.dataType(DataType.VarChar)
.maxLength(50)
.description("分类标签")
.build(),
// 6. 得分字段
CreateCollectionReq.FieldSchema.builder()
.name("score")
.dataType(DataType.Float)
.description("评分")
.build(),
// 7. 时间戳字段
CreateCollectionReq.FieldSchema.builder()
.name("create_time")
.dataType(DataType.Int64)
.description("创建时间戳")
.build(),
// 8. 标签数组字段
CreateCollectionReq.FieldSchema.builder()
.name("tags")
.dataType(DataType.Array)
.elementType(DataType.VarChar)
.maxCapacity(10)
.description("标签数组")
.build()
);
// 创建集合schema
CreateCollectionReq.CollectionSchema schema =
CreateCollectionReq.CollectionSchema.builder()
.fieldSchemaList(fieldSchemas)
.enableDynamicField(true) // 启用动态字段
.build();
// 创建集合请求
CreateCollectionReq createCollectionReq = CreateCollectionReq.builder()
.collectionName(COLLECTION_NAME)
.collectionSchema(schema)
.consistencyLevel(ConsistencyLevel.BOUNDED) // 有界一致性
.build();
// 执行创建
client.createCollection(createCollectionReq);
System.out.println("✅ 集合创建成功: " + COLLECTION_NAME);
System.out.println(" - 向量维度: " + VECTOR_DIM);
System.out.println(" - 字段数量: " + fieldSchemas.size());
}
/**
* 创建索引
*/
/**
* 创建索引
*/
private void createIndex() {
printSection("创建索引");
// 创建索引参数
Map<String, Object> extraParams = new HashMap<>();
extraParams.put("nlist", 1024);
IndexParam indexParam = IndexParam.builder()
.fieldName("vector")
.indexType(IndexParam.IndexType.IVF_FLAT)
.metricType(IndexParam.MetricType.L2)
.extraParams(extraParams)
.build();
// 创建索引请求
CreateIndexReq createIndexReq = CreateIndexReq.builder()
.collectionName(COLLECTION_NAME)
.indexParams(Collections.singletonList(indexParam))
.build();
// 执行创建
client.createIndex(createIndexReq);
System.out.println("✅ 索引创建成功");
System.out.println(" - 索引类型: IVF_FLAT");
System.out.println(" - 度量方式: L2 (欧氏距离)");
// 修正:使用 LoadCollectionReq 加载集合到内存
LoadCollectionReq loadCollectionReq = LoadCollectionReq.builder()
.collectionName(COLLECTION_NAME)
.build();
client.loadCollection(loadCollectionReq);
System.out.println("✅ 集合已加载到内存");
}
/**
* 插入测试数据
*/
private void insertData() {
printSection("插入测试数据");
List<JsonObject> rows = new ArrayList<>();
Random random = new Random(42); // 固定种子,保证可重复性
// 测试数据
String[] categories = {"科技", "体育", "娱乐", "教育", "财经"};
String[] titles = {
"人工智能发展现状与未来趋势", "机器学习入门实战教程",
"深度学习在图像识别中的应用", "NBA季后赛精彩回顾",
"世界杯预选赛最新战况", "奥运会筹备工作进展",
"热门电影推荐排行榜", "音乐榜单TOP10",
"综艺节目收视率分析", "在线教育行业发展报告",
"编程语言流行趋势", "高效学习方法分享",
"股市投资策略分析", "区块链技术应用前景",
"数字货币市场动态"
};
long currentTime = System.currentTimeMillis() / 1000;
// 生成测试数据
for (int i = 1; i <= INSERT_COUNT; i++) {
JsonObject row = new JsonObject();
// ID
row.addProperty("id", (long) i);
// 向量
JsonArray vectorArray = new JsonArray();
for (int j = 0; j < VECTOR_DIM; j++) {
vectorArray.add(random.nextFloat());
}
row.add("vector", vectorArray);
// 标题
int index = (i - 1) % titles.length;
row.addProperty("title", titles[index]);
// 内容
row.addProperty("content", "这是第" + i + "条测试数据的详细内容。用于测试Milvus的插入和查询功能。");
// 分类
row.addProperty("category", categories[random.nextInt(categories.length)]);
// 得分
row.addProperty("score", random.nextFloat() * 100);
// 创建时间
row.addProperty("create_time", currentTime - random.nextInt(86400) * i);
// 标签数组
JsonArray tagsArray = new JsonArray();
tagsArray.add("tag_" + random.nextInt(5));
tagsArray.add("tag_" + random.nextInt(5));
row.add("tags", tagsArray);
rows.add(row);
}
// 批量插入
InsertReq insertReq = InsertReq.builder()
.collectionName(COLLECTION_NAME)
.data(rows)
.build();
InsertResp insertResp = client.insert(insertReq);
System.out.println("✅ 成功插入 " + insertResp.getInsertCnt() + " 条数据");
System.out.println(" - 数据预览:");
// 显示前3条数据的部分信息
for (int i = 0; i < Math.min(3, rows.size()); i++) {
JsonObject row = rows.get(i);
System.out.printf(" [%d] ID: %d, 标题: %s, 分类: %s, 得分: %.2f%n",
i + 1,
row.get("id").getAsLong(),
row.get("title").getAsString(),
row.get("category").getAsString(),
row.get("score").getAsFloat());
}
}
/**
* 查询数据(标量过滤)
*/
private void queryData() {
printSection("标量查询");
// 查询得分大于50的数据
QueryReq queryReq = QueryReq.builder()
.collectionName(COLLECTION_NAME)
.filter("score > 50") // 过滤条件
.outputFields(Arrays.asList("id", "title", "category", "score"))
.limit(10)
.build();
QueryResp queryResp = client.query(queryReq);
List<QueryResp.QueryResult> results = queryResp.getQueryResults();
System.out.println("查询条件: score > 50");
System.out.println("查询结果: " + results.size() + " 条数据");
if (!results.isEmpty()) {
System.out.println("结果列表:");
for (QueryResp.QueryResult result : results) {
Map<String, Object> entity = result.getEntity();
System.out.printf(" ID: %d | 标题: %s | 分类: %s | 得分: %.2f%n",
(Long) entity.get("id"),
entity.get("title"),
entity.get("category"),
(Float) entity.get("score"));
}
}
}
/**
* 向量相似性搜索
*/
private void searchData() {
printSection("向量相似性搜索");
// 创建查询向量
List<Float> vectorList = new ArrayList<>();
Random random = new Random();
for (int j = 0; j < VECTOR_DIM; j++) {
vectorList.add(random.nextFloat());
}
FloatVec queryVector = new FloatVec(vectorList);
// 构建搜索参数
Map<String, Object> searchParams = new HashMap<>();
searchParams.put("nprobe", 10);
// 构建搜索请求
SearchReq searchReq = SearchReq.builder()
.collectionName(COLLECTION_NAME)
.data(Collections.singletonList(queryVector))
.annsField("vector")
.limit(5)
.outputFields(Arrays.asList("title", "category", "score", "tags"))
.metricType(IndexParam.MetricType.L2)
.searchParams(searchParams)
.build();
// 执行搜索
SearchResp searchResp = client.search(searchReq);
// 打印结果
System.out.println("最相似的5条结果:");
List<List<SearchResp.SearchResult>> results = searchResp.getSearchResults();
if (!results.isEmpty() && !results.get(0).isEmpty()) {
for (int i = 0; i < results.get(0).size(); i++) {
SearchResp.SearchResult result = results.get(0).get(i);
Map<String, Object> entity = result.getEntity();
System.out.printf(" %d. ID: %d | 距离: %.4f%n",
i + 1,
(Long) result.getId(),
result.getScore());
System.out.printf(" 标题: %s | 分类: %s | 得分: %.2f%n",
entity.get("title"),
entity.get("category"),
(Float) entity.get("score"));
System.out.printf(" 标签: %s%n",
entity.get("tags"));
}
} else {
System.out.println(" 没有找到结果");
}
}
/**
* 获取集合统计信息
*/
private void getCollectionStats() {
printSection("集合统计信息");
GetCollectionStatsReq statsReq = GetCollectionStatsReq.builder()
.collectionName(COLLECTION_NAME)
.build();
GetCollectionStatsResp statsResp = client.getCollectionStats(statsReq);
System.out.println("集合名称: " + COLLECTION_NAME);
System.out.println("实体数量: " + statsResp.getNumOfEntities());
}
/**
* 释放集合并关闭连接
*/
private void releaseAndClose() {
printSection("清理资源");
if (client != null) {
try {
// 释放集合
ReleaseCollectionReq releaseCollectionReq = ReleaseCollectionReq.builder()
.collectionName(COLLECTION_NAME)
.build();
client.releaseCollection(releaseCollectionReq);
System.out.println("✅ 集合已释放");
// 关闭连接
client.close();
System.out.println("✅ 连接已关闭");
} catch (Exception e) {
System.err.println("⚠️ 清理资源时出错: " + e.getMessage());
}
}
}
/**
* 打印标题
*/
private void printHeader(String title) {
System.out.println("\n" + "=".repeat(60));
System.out.println(" " + title);
System.out.println("=".repeat(60));
}
/**
* 打印章节标题
*/
private void printSection(String section) {
System.out.println("\n" + "-".repeat(40));
System.out.println(" " + section);
System.out.println("-".repeat(40));
}
/**
* 打印成功信息
*/
private void printSuccess(String message) {
System.out.println("\n" + "=".repeat(60));
System.out.println(" ✅ " + message);
System.out.println("=".repeat(60));
}
}