概述
Milvus 是一个高效的向量数据库，广泛用于从非结构化数据转换而来的向量的搜索与查询。在执行数据操作（包括数据的插入与删除）时，Milvus 会为涉及的每个实体分配时间戳，这样可以保证数据的一致性和查询的准确性。你可以把时间戳看作是数据的"时间标签"，它记录了数据的插入和修改时间。
在 Milvus 中进行向量相似性搜索或查询时，会涉及几个与时间戳相关的重要参数，分别是 Guarantee_timestamp、Service_timestamp、Graceful_time 和 Travel_timestamp。这些时间戳帮助 Milvus 管理数据的可见性和查询的一致性。
时间戳参数解析
1. Guarantee_timestamp
Guarantee_timestamp 用于确保在向量相似性搜索或查询时，之前通过数据操作更新的所有数据都能被看到。可以理解为，Guarantee_timestamp 确保你在进行查询时，能看到之前所有已经插入的数据。例如，如果你在下午 3 点插入了一批数据，下午 5 点又插入了一批数据，当你在下午 6 点进行搜索时，Guarantee_timestamp 设置为下午 6 点，这意味着你可以看到下午 3 点和 5 点插入的所有数据。
如果你不手动设置 Guarantee_timestamp，Milvus 会自动取搜索请求的发出时间点作为默认值。这意味着所有在搜索之前完成的数据更新都是可见的。为了简化操作，你通常只需选择一致性级别，Milvus 会自动处理这个时间戳。
应用场景示例
假设你正在用 Milvus 管理一家在线商店的产品信息，每天都在不断添加新的产品。你想确保用户在搜索产品时能看到所有最新上架的商品。此时，Guarantee_timestamp 会帮助你确保用户看到的数据是最新的，所有更新过的数据都能参与搜索。
2. Service_timestamp
Service_timestamp 是由 Milvus 的查询节点自动生成和管理的，它用于记录查询节点已经执行了哪些数据操作。查询节点管理的数据分为历史数据（批量数据）和增量数据（流数据）。
在进行查询之前，需要先加载批量数据，而流数据是即时插入或删除的。因此查询节点需要保持数据操作和查询请求之间的一致性，Service_timestamp 就是用来记录这种时间关系的，它表示查询节点之前的所有数据操作都已经完成。
应用场景示例
想象你在做一个实时推荐系统，新商品或内容不断被添加进来。当用户请求推荐时，你希望系统返回最新的内容。这时，Service_timestamp 就可以帮助系统知道哪些数据已经准备好，哪些数据还没有加载完成，从而保证推荐的准确性。
- 情况 1：
Service_timestamp ≥ Guarantee_timestamp- 当
Guarantee_timestamp为2021-08-26T18:15:00，而Service_timestamp为2021-08-26T18:15:01时，说明查询节点已经完成了所有必要的数据操作，因此可以立即执行查询。
- 当
- 情况 2：
Service_timestamp < Guarantee_timestamp- 如果
Service_timestamp的值为2021-08-26T18:14:55，这意味着有些数据操作还没完成，查询请求必须等到所有数据操作完成后再执行，以确保数据的完整性。
- 如果
3. Graceful_time
Graceful_time 并不是一个具体的时间戳，而是一个时间段，用于表示在数据变为可见之前可以容忍的延迟时间。例如它可以设置为 100 毫秒，用于在进行查询时，确定是否可以容忍某些数据暂时不可见的情况。
- 情况 1：
Service_timestamp + Graceful_time ≥ Guarantee_timestamp- 假设
Guarantee_timestamp设置为2021-08-26T18:15:01，Graceful_time为 2 秒，而Service_timestamp为2021-08-26T18:15:00，即使部分数据操作未完成，由于设置了 2 秒的宽限时间，这些数据的不可见状态是可以容忍的，因此查询可以立即执行。
- 假设
- 情况 2：
Service_timestamp + Graceful_time < Guarantee_timestamp- 如果
Service_timestamp为2021-08-26T18:14:54，即使有 2 秒的宽限时间，数据不可见的情况仍然不可接受，因此查询请求必须推迟。
- 如果
应用场景示例
在一个新闻网站上，新文章发布后需要一定时间处理才能参与搜索。Graceful_time 可以用来设置一个短暂的宽限时间，以便在某些数据还未完全可见的情况下允许查询进行。这对于用户体验来说是有益的，因为他们可以尽快看到尽量多的内容，而不必等待所有数据都完全处理完毕。
4. Travel_timestamp
Travel_timestamp 是用于进行历史数据查询的时间戳参数，它允许用户查询到某个特定时间点的数据视图。可以理解为，Travel_timestamp 让你"穿越"回过去，查看数据库在某个特定时间点的状态。这对于调试、数据验证以及获取特定时间点的快照非常有用。
应用场景示例
想象你在进行机器学习模型训练，模型的表现突然变差，你怀疑是由于数据的更新导致的。这时，你可以使用 Travel_timestamp 回溯到模型表现正常时的时间点，查看那时的数据状态，并分析之后的数据更新是否导致了模型的变化。这样，你可以更好地理解数据的变化过程，找到问题的根源。
如何与一致性配合使用
在 Milvus 中，一致性级别用于控制数据的可见性，以确保数据操作与查询之间的协调。Guarantee_timestamp、Service_timestamp 和 Graceful_time 都与一致性级别紧密相关，它们帮助控制数据在查询时的可见性，从而实现不同的一致性需求。
Milvus 提供了不同的一致性级别，例如 强一致性 和 最终一致性 ，这些级别的选择会影响 Guarantee_timestamp 的设置方式。
-
强一致性 ：在强一致性模式下，
Guarantee_timestamp会确保在进行查询时，所有之前的更新操作都已经完成。这意味着你能看到最新的数据，没有延迟。这种模式适用于对数据准确性要求非常高的应用，例如金融交易或医疗数据查询。 -
最终一致性 ：在最终一致性模式下，
Guarantee_timestamp可能设置为稍微滞后的时间点，这样允许某些数据的延迟可见性，从而提高系统的性能。这种模式适合对一致性要求较低、但性能要求较高的应用，例如推荐系统或社交媒体动态。
通过选择不同的一致性级别，Milvus 可以自动为你管理 Guarantee_timestamp 的设置，以确保数据查询能够满足特定场景下的一致性和性能要求。
总结
在 Milvus 中，Guarantee_timestamp、Service_timestamp、Graceful_time 和 Travel_timestamp 共同确保数据操作的顺序性和查询结果的一致性。通过这些时间戳参数的合理配置，Milvus 可以有效管理大规模向量数据的插入、删除和查询请求的执行顺序，确保数据的准确性和查询性能。
对于开发者来说，理解这些时间戳的作用，并结合一致性级别的选择，可以帮助你在使用 Milvus 进行向量搜索时找到一致性和性能之间的平衡点，确保数据在不断更新的同时也能为用户提供准确、及时的查询结果。