Milvus 通过将存储、索引和查询处理集成到一个统一的系统中，从而作为一个完整的向量数据库发挥作用，这与仅专注于近似最近邻搜索的独立 ANN 库不同。它为向量和相关元数据提供持久存储，允许数据在重启或故障后仍然存在——FAISS 或 Annoy 等库没有此功能，它们在内存中运行。 Milvus 还支持向量旁边的结构化数据，从而实现混合查询，将向量相似性与元数据过滤器相结合（例如，“查找与此图像相似且价格 < 50 美元的产品”）。这使得它适用于需要复杂数据管理的生产用例，而不仅仅是一次性的相似性搜索。
对于可扩展性，Milvus 采用分离计算和存储的分布式架构。它通过添加节点来水平扩展，以处理更大的数据集或更高的查询吞吐量。例如，它的分片机制将数据拆分到多个节点上，从而可以有效地管理十亿级的向量数据集。该系统支持动态负载平衡，随着集群的增长自动重新分配数据。 Milvus 还提供可调整的一致性级别，允许开发人员在速度和准确性之间进行选择——例如，在高吞吐量摄取场景中选择最终一致性。这种灵活性使其能够处理实时更新和大规模批处理，而无需手动干预。
通过用于监控、访问控制和数据生命周期管理的内置工具来解决可管理性问题。 Milvus 包含一个用于跟踪集群健康状况、查询延迟和资源利用率的仪表板。它支持基于角色的访问控制 (RBAC)，允许团队限制对特定集合或操作的访问。数据版本控制和基于快照的备份简化了从错误中恢复的过程。此外，Milvus 通过 Helm chart 与 Kubernetes 集成，从而可以在云环境中实现自动化部署和扩展。开发人员可以自定义索引策略（例如，选择 HNSW 以实现低延迟查询，或选择 IVF 以实现内存效率），而无需重建整个系统。与将 ANN 库与自定义存储解决方案拼接在一起相比，这些功能降低了运营开销，从而更容易在生产中维护大型向量数据集。