向量数据库 Milvus 版
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问问助手本文介绍向量数据库 Milvus 版 Dedicated 版实例的规格信息，以帮助您在创建 Dedicated 版实例时选择合适的实例规格。
实例版本
向量数据库 Milvus 版目前支持 Milvus 2.5、2.6 和 3.0 引擎版本。
说明
实例规格
Dedicated 版实例实例由服务节点、索引节点和计算节点组成。
- 服务节点
- 服务节点包含元数据服务，Proxy 和 Data Node 三种类型，各类型服务节点支持的规格如下表所示。
- 节点类型vCPUMemory元数据服务2 核4 GiB2 核8 GiB2 核16 GiB4 核8 GiB4 核16 GiB4 核32 GiB8 核16 GiB8 核32 GiB8 核64 GiBProxy2 核4 GiB2 核8 GiB2 核16 GiB4 核8 GiB4 核16 GiB4 核32 GiB8 核16 GiB8 核32 GiB8 核64 GiB16 核32 GiB16 核64 GiB16 核128 GiBData Node2 核4 GiB2 核8 GiB2 核16 GiB4 核8 GiB4 核16 GiB4 核32 GiB8 核16 GiB8 核32 GiB8 核64 GiB16 核32 GiB16 核64 GiB16 核128 GiB
- 索引节点和计算节点
- 目前向量数据库 Milvus 版为索引节点和计算节点提供容量型和性能型规格，2.5 版本实例包含 Index Node 和 Data Node，2.6 及以后版本包含 Data Node 和 Query Node。
- 容量型的索引类型为 DiskANN 和 HNSW，用于向量规模超大、以内存为主要瓶颈的场景。适合在保证较高召回率的前提下，以可接受的毫秒级延迟支撑海量向量检索。对于向量数量巨大、更新频率低、以内存成本敏感的应用，可以选择容量型节点，例如搜索引擎底库、广告与推荐召回层、知识库与文档级 RAG、海量图片、视频相似度检索等场景。
- 性能型采用的索引类型为 HNSW，用于查询 QPS（Query Per Second）高、查询延迟低的场景。对于高并发、大流量及低延迟场景，可以选择性能型节点，例如搜索、推荐系统、生成型 AI 以及对话机器人等应用。
- CU 类型vCPUMemory容量型4 核8 GiB4 核16 GiB4 核32 GiB8 核16 GiB8 核32 GiB8 核64 GiB16 核32 GiB16 核64 GiB16 核128 GiB32 核64 GiB32 核128 GiB32 核256 GiB性能型4 核8 GiB4 核16 GiB4 核32 GiB8 核16 GiB8 核32 GiB8 核64 GiB16 核32 GiB16 核64 GiB16 核128 GiB32 核64 GiB32 核128 GiB32 核256 GiB
存储规格
最近更新时间：2026.10.30 10:29:50
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