milvusとは？初心者にもわかる最新のベクターデータベース解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

milvusとは？

milvusは、ビッグデータの中から「似ているもの」をすばやく探し出すためのツールです。ベクターデータベースと呼ばれ、画像や文章の特徴を数値ベクトルに変換して、近さを基準に比較します。従来のデータベースは文字列や数字の順序検索に強いですが、milvusは「意味の近さ」を基準に検索するのが得意です。

なぜベクターデータベースが必要か

最近はAIが文章や画像を数字の特徴量に変換する技術が進みました。これをデータベースに入れると、似ている内容をすばやく見つけることができます。

milvusのしくみ

Milvusは大量のベクトルを高速に検索するため、インデックスを作成します。代表的なものとしてIVFベースのインデックスやHNSWといった近傍探索を使います。近似検索を採用することで、正確さと速度のバランスを取ります。

どんなときに使うのか

・画像や動画の類似検索や特徴抽出の成果を活かすアプリ

・文章の意味的な検索や質問応答の補助

・商品のレコメンド基盤の一部として

はじめ方

導入はDockerで行うのが手早く初心者にもおすすめです。公式ドキュメントに従ってMilvusサーバーを起動し、コレクションと呼ばれるデータ空間を作ります。データを挿入する際には各ベクトルに紐づくIDを付けて管理します。

基本的な使い方の流れ

1つのコレクションを作成

ベクトルを挿入

指定したクエリベクトルとの近さで検索

検索結果には近さの度合いと対応するIDが返ってきます。初心者には、最初は小さなデータセットで試すのがコツです。

表で見るMilvusの特徴

<th>特徴

説明
データの種類	ベクトルデータとメタデータを組み合わせて保存
主要なインデックス	IVF系とHNSW系
実行環境	CPU/GPUに対応し、スケールアウト可能
使い方の難易度	初学者にも優しい導入ガイドが用意されている

実践のヒント

小さなデータセットから始めること、そしてベクトルの前処理を整えることが成功のカギです。テキストなら分かち書きと適切な埋め込みモデルを選ぶと良いでしょう。画像なら前処理の規格化が重要です。

milvusの同意語

ベクトルデータベース: 高次元のベクトルを格納し、ベクトル間の類似度に基づく検索を高速に行えるデータベースの総称。Milvus はこのカテゴリの代表的なオープンソース実装です。
ベクトル検索エンジン: ベクトルデータを対象に、類似ベクトルを見つけ出す検索エンジン。Milvus は高速なベクトル検索機能を提供します。
類似検索エンジン: データ点同士の類似性を評価して、似ているデータを返す検索エンジン。Milvus はこの機能を活用します。
近似最近傍検索エンジン（ANN）: 厳密な最近傍探索ではなく、近似的に最も近いベクトルを高速に見つけるアルゴリズムを使う検索エンジン。Milvus はANNを採用しています。
近傍探索エンジン: 高次元ベクトル空間で、あるデータ点に近い点を素早く探す探索機能。Milvus はこの役割を担います。
埋め込みデータ検索プラットフォーム: 機械学習で作成したベクトル（埋め込み）を格納・検索するための総合プラットフォーム。Milvus は埋め込みデータの管理と検索をサポートします。
オープンソースのベクトルデータベース: ソースコードが公開され、誰でも利用・改良できるベクトルデータベース。Milvus はこのカテゴリの代表例です。
分散型ベクトルデータベース: データを複数のノードに分散して保存・検索する設計のデータベース。Milvus は分散処理をサポートします。
AIユースケース向け近傍検索ソリューション: AI アプリケーションの用途で近傍検索を実現するための総称的な解決策。Milvus は多くのAIユースケースに適用できます。
Milvus（ブランド名・製品名）: オープンソースのベクトルデータベースとして広く知られる製品名。

milvusの対義語・反対語

ペンギン: 飛べない海鳥。milvus（飛翔する鳥の象徴）に対する対比として挙げられる代表例。
ダチョウ: 大型で飛べない鳥。milvus の飛翔性の対義としてイメージできる。
地上性の鳥: 空を飛ばず地上生活を中心とする鳥の総称。milvus の“飛ぶ鳥”像の反対。
翼のない鳥: 象徴的に飛ぶ能力の欠如を示す表現。
従来型データベース: ベクトル検索に特化した Milvus の対極として挙げられる、従来のRDBMSなどのデータベース。
従来のRDBMS: リレーショナルデータベース。Milvus の対義として捉えるときの参考イメージ。
ファイルベースストレージ: データをファイルとして管理するストレージの対義イメージ。
非ベクトル検索DB: ベクトル検索を前提としないデータベースの総称。
文字列検索中心DB: ベクトル検索ではなく文字列検索を主用途とするデータベースの対義語。
AI非特化データストア: AI・ベクトル計算に特化していないデータストアのイメージ。
低次元データストア: 高次元ベクトル空間を扱わないデータストアの対比イメージ。
地上比喩としての対義語: 空を飛ぶという Milvus のイメージに対し、地上・現実世界を連想させる比喩的対義語。

milvusの共起語

ベクトルデータベース: 高次元ベクトルを格納・管理して、類似度の高いアイテムを高速に探し出すデータベースの総称です。
埋め込み: 機械学習モデルの出力として得られる高次元ベクトル（意味空間の表現）です。
ベクトル検索: 埋め込みベクトル同士の距離や類似度を使って、最も近いアイテムを見つける検索です。
近傍検索: あるベクトルに最も近いベクトルを探索する処理のこと。
最近傍探索: 対象ベクトルに対して、距離が最も小さい近傍を見つける手法です。
コレクション: Milvus でデータをまとまって管理するためのデータセットの単位です。
インデックス: 検索を高速化するために事前に作成するデータ構造です。
HNSW: 階層型の有向グラフを用いる近傍探索アルゴリズムで、高速・高精度な検索を実現します。
IVF: Inverse File によるインデックスで、大規模データの高速探索を可能にします。
IVF-PQ: IVF と Product Quantization を組み合わせた、サイズと精度のバランスの良いインデックス手法です。
PQ: Product Quantization の圧縮技術で、メモリ使用量を抑えつつ近傍探索を実現します。
GPUサポート: GPUを活用して計算処理を大幅に高速化する機能です。
CPUモード: CPUのみで動作させる実行モードです。
pymilvus: Python から Milvus を操作する公式クライアントライブラリです。
milvus-sdk-go: Go 言語で Milvus を操作する公式クライアントです。
Node.jsクライアント: Node.js から Milvus を使うためのクライアントライブラリです。
Milvus SQL: SQL 風のクエリで vector の検索やデータ操作を行える機能です。
REST API: HTTP ベースの API で Milvus を操作できます。
gRPC API: 高速で安定した通信を実現する gRPC ベースの API です。
Docker: Milvus のデプロイを容易にするコンテナ化技術の一つです。
Kubernetes: クラウドネイティブな運用を支えるオーケストレーションツールです。
Milvus Operator: Kubernetes 上で Milvus を簡単に運用するためのオペレーターです。
モニタリング: 動作状況やパフォーマンス指標を監視します。
Prometheus: メトリクスを収集して可視化・アラートするツールです。
Grafana: データを美しく可視化するダッシュボードツールです。
スケーラビリティ: データ量やリクエスト量の増減に応じて処理能力を拡張する能力です。
セキュリティ: データの保護・アクセス制御・認証・認可の仕組み全般を指します。
RBAC: Role-Based Access Control の略。権限管理の仕組みです。
メタデータ: ベクトルだけでなく、各アイテムの属性情報を格納します。
データ挿入: 新しいベクトルやデータを Milvus に追加する操作です。
データ削除: 不要なベクトルやデータを Milvus から削除します。
データ更新: 既存データの属性やベクトルを更新する操作です。
セマンティック検索: 意味的関連性を重視して検索結果の関連度を向上させる手法です。
多モーダル検索: テキストと画像など、異なるモードのデータを同じ空間で検索します。

milvusの関連用語

Milvus（ベクトルデータベース）: オープンソースの分散型ベクトルデータベース。大量の埋め込みベクトルを格納し、近傍探索（類似度検索）を高速に実行するためのプラットフォーム。
ベクトル検索: 埋め込みベクトル同士の距離や類似度を計算して、最も近いベクトルを返す検索。Milvusの核心機能のひとつ。
埋め込み表現: テキスト・画像などを数値化した高次元ベクトル。機械学習モデルの出力として得られるデータ形式。
コレクション（データセット）: Milvusでデータを格納する単位。複数のベクトルフィールドやスカラー（メタデータ）を持つ。
スキーマ設計: コレクションの構造を決める設計。フィールド名・型・主キー・ベクトル次元などを定義する。
主キー: 各レコードを一意に識別する識別子。
ベクトルフィールド: ベクトルデータを格納するフィールド（列）。
次元: ベクトルの次元数（例：768次元、128次元など）。
メタデータ（スカラー）: ベクトル以外のデータ（文字列・数値・日付など）を格納するフィールド。検索条件として利用可能。
パーティション: データを分割して管理する機能。検索の効率化や権限管理に有効。
インデックス: 近傍探索を高速化するデータ構造。用途に応じて異なるタイプを選択する。
HNSW: Hierarchical Navigable Small World の略。高精度で高速な近傍探索を実現する代表的なインデックス手法。
IVF_FLAT: Inverted File with Flat vectors。大規模データでの近傍探索を加速するインデックス。
IVF_SQ8: IVFベースの圧縮/近傍探索インデックスの一種。
IVF_PQ: Product Quantizationを用いたインデックス。データ量の削減と速度の両立を図る。
NSG: Navigable Small Worldグラフ系のインデックス。高速・高精度の近傍探索を実現。
ANNOY: Spotifyが開発した近傍探索ライブラリ。Milvusで利用可能なインデックスのひとつ。
FAISS: Facebook AI Researchが開発した高速近傍探索ライブラリ。Milvusと連携・互換性を持つことがある。
NMSLIB: 非距離空間向けの近傍探索ライブラリ。Milvusで利用可能なインデックスのひとつ。
距離計量: ベクトル間の距離・類似度の定義。検索結果の品質を左右する。
コサイン類似度: ベクトルの角度を基準にした類似度。正規化後の比較で安定することが多い。
L2距離: ユークリッド距離。実データの幾何的距離として広く用いられる。
内積: ベクトルのドット積を用いた類似度。特に正規化済みベクトルで有効。
ハイブリッド検索: ベクトル検索とスカラー条件の両方を同時に適用する検索。効率的な絞り込みが可能。
GPUサポート / CUDA: GPUを活用して計算を高速化。大規模データ時のパフォーマンス向上に寄与。
CPUモード: GPUを使わずCPUのみで動作させるモード。環境に制約がある場合に有用。
データ挿入: データをMilvusに投入する操作全般。
バッチ挿入: 一括で大量データを投入する方法。効率的な ingestion に向く。
ストリーム挿入: リアルタイムに継続してデータを追加する方法。
pymilvus: Python用公式クライアント（SDK）で、挿入・検索・管理が可能。
Go SDK: Go言語用公式クライアント。
Java SDK: Java用公式クライアント。
C++ SDK: C++用公式クライアント。
Node.js SDK: Node.js用公式クライアント。
REST / gRPC API: 操作用のAPI。データの挿入・検索などをRESTまたはgRPCで実行可能。
デプロイメント: 動作環境の形態。Standalone（単体）、クラスタ、Kubernetesなど。
Docker: コンテナ化して実行する方法。環境の再現性が高い。
Kubernetes: K8s上でのデプロイ・オーケストレーション。
Milvus 2.x アーキテクチャ: データノード・クエリノード・インデックスノードなど役割分担を持つ現行の構成。大規模運用向け。
ライセンス（Apache 2.0）: Milvusのオープンソースライセンス。商用利用も比較的容易。
ベクトルストア: ベクトルデータの格納と高速検索に特化したデータストアの総称。
互換性・統合: FAISS/NMSLIB/ANNOYなど他ライブラリとの連携・互換性。
競合・比較: Pinecone、Weaviate、Vespa など他社ソリューションとの比較対象。
鳥類の Milvus（ミルバス属）: Milvusは鳥類の属名。Red kite（ミルバス・ミルバス）などの種を含む。