有小伙伴抱怨，SDK 实行命令也太长了吧，根本记不住啊……
能不能供应一键式的命令行直接操作数据库？
Milvus 向量数据库专属命令行工具 — Milvus_cli 来了！
Milvus_cli 是一款便捷的数据库客户端，支持数据库连接、数据导入和导出、向量间间隔打算。可以利用交互式命令行提示符通过终端实行命令。Milvus_cli 支持如下特性：
Win，Mac，Linux 全平台适用Pip 在线安装/离线pip安装包绿色可实行文件，即开即用Python SDK 功能全覆盖内置帮助文档，随查随用支持自动补全，提升效率Milvus_cli 全平台可用，不依赖外部包，哪怕是在离线环境下，拷进 U 盘插上就能用。接下来，让我们上手试试看吧！
你可以利用 Python 包管理在线安装，把稳 Python 版本要在 3.8 以上。在线安装只须要一条命令即可：
pip install milvus-cli
是不是很大略？
考虑到 Milvus 数据库本身可能支配在离线环境，你可以直接从 release 页面直接下载 tar.gz 包离线安装。
milvus_cli 现有安装包，地址：https://github.com/zilliztech/milvus_cli/releases
下载好安装包后，在命令行敲：
pip install milvus_cli-<version>.tar.gz
安装完毕后，直接敲 milvus_cli 进入即可。
如果你是苹果 M1 芯片的用户，或者你没有 Python 环境，你可以下载绿色文件安装。在 release 页面直接下载对应操作系统的可实行文件即可，记得在利用之前 chmod +x修正可实行权限，然后 ./ 实行就可以啦。
以 v0.1.8-fix2-macOS 版本为例：
sudo chmod +x milvus_cli-v0.1.8-fix2-macOS./milvus_cli-v0.1.8-fix2-macOS
看到 milvus_cli > 提示符就代表已经进入 Milvus_cli，可以开始利用了！
利用方法- 如何连接到 Milvus 数据库？
首先，确保你安装了 Milvus 数据库，安装方法可参考文档：https://milvus.io/cn/docs/v2.0.0/prerequisite-docker.md
如果你已连接本机并且不须要修正默认端口，直接敲 connect ：
如果你须要须要自定义 ip / 端口，可以参考以下示例：
connect -h 172.16.20.67 -p 19530
- 如何创建 collection？
Collection 包含一组 entity，可以等价于关系型数据库系统（RDBMS）中的表。如果你想理解更多关于 Milvus 数据库的术语，请参考：https://milvus.io/cn/docs/v2.0.0/glossary.md
接下来，我们考试测验创建 collection：
开拓小哥哥还知心肠供应了一个 example，我们直接试一下这个测试 collection：
create collection -c car -f id:INT64:primary_field -f vector:FLOAT_VECTOR:128 -f color:INT64:color -f brand:INT64:brand -p id -a -d 'car_collection'
- 查看创建的 collection
采取列表的办法查看：
list collections
你可以利用 describe 命令查看更多的细节：
describe collection -c car
- 如何进行向量打算？
接下来，让我们来做个大略的向量间间隔打算。先导入在线测试数据：
import -c car 'https://raw.githubusercontent.com/zilliztech/milvus_cli/main/examples/import_csv/vectors.csv'
利用 query 命令查询 colletion 中记录的 id：
然后按照步骤一步步输入打算间隔所须要的参数：
- 如何删除数据？
如果你想要删除刚才创建的 collection：
delete collection -c car
以上便是一个完全的创建 collection 并进行向量打算的过程。
更多帮助
Milvus_cli 的功能不仅限于这些。你可以随时敲 help 查看帮助，理解更多命令用法。对付某条详细命令，可以在详细命令后敲 --help 查询。
或者参考文档：
https://github.com/zilliztech/milvus_cli/tree/main/doc
https://milvus.io/docs/v2.0.0/cli_overview.md
希望 Milvus_cli 可以帮助你更轻松地利用 Milvus 向量数据库！
Milvus_cli 正在持续优化中，我们欢迎你加入 Milvus_cli 的培植为我们贡献代码，如果你有任何问题，欢迎提交 GitHub Issue！
Zilliz 以重新定义数据科学为愿景，致力于打造一家环球领先的开源技能创新公司，并通过开源和云原生办理方案为企业解锁非构造化数据的隐蔽代价。
Zilliz 构建了 Milvus 向量数据库，以加快下一代数据平台的发展。Milvus 数据库是 LF AI & Data 基金会的毕业项目，能够管理大量非构造化数据集，在新药创造、推举系统、谈天机器人等方面具有广泛的运用。
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