[帮助文档] 管理标量索引
本篇为您介绍如何在Milvus中为标量字段（包括整数、字符串等非向量属性）创建索引，以实现对标量元数据的有效过滤。与传统关系型数据库中的索引作用相似，Milvus中的标量字段索引旨在加速对非向量属性的查询筛选过程，提升数据检索效率。
[帮助文档] 管理向量Indexes
本篇为您介绍如何在Milvus中为向量字段创建索引，以实现对向量元数据的有效过滤。向量索引专注于通过先进的索引结构和算法（如IVF、HNSW等），有效压缩向量空间并加速在海量数据中定位与查询向量最相似的数据点，极大地提升了诸如图像识别、语音检索、推荐系统等应用场景中的召回率与响应速度。
[帮助文档] 管理用户和角色
Milvus通过支持基于角色的访问控制（Role-Based Access Control, RBAC）实现数据库的精细化权限管理。管理员可以创建多种角色并分配相应的权限，然后将这些角色授予不同的用户。当权限需要调整时，管理员只需修改角色权限而无需单独配置每个用户，确保了权限管理的高效性和安全性。
[帮助文档] 管理Entities
在Milvus中，实体（Entities）是具体的数据对象，它们具有特定的属性和特征。实体的增删查改等操作构成了对Milvus数据库的基本管理。本文为您介绍如何在Milvus中插数据、更新以及删除实体数据。
[帮助文档] 管理Schema
在Milvus中，Schema定义了向量数据库中数据的组织结构，包括字段名称和类型等。通过定义Schema来管理和查询数据，以支持高效的搜索和分析操作。本文为您介绍Collection和字段的Schema定义以及如何在Milvus中创建Schema。
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