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版本说明书（2026/10）

2026-10-29

Milvus v3.0.x 公测版上线​

Milvus v3.0.x 现已面向 Zilliz Cloud Dedicated 集群开始公测（Public Preview）。本次发布带来更灵活的 Schema 变更、更强的文本处理能力，以及查询与搜索的排序和聚合能力。如需试用，请在运行 Milvus v2.6.x 的 Dedicated 集群的集群概览页点击 升级至 Milvus v3.0.x。更多内容，可以查看升级集群兼容版本以试用公测版功能。

搜索与查询

  • 查询与搜索支持 ORDER BY：查询时使用 order_by 按一个或多个标量字段排序；搜索时使用 order_by_fields 按价格、评分等标量字段对返回的结果或分组排序。更多内容，可以查看查询和基本 Vector Search。

  • 查询聚合：使用 group_by_fields 对查询结果分组，并在服务端计算每组的 count、min、max、sum 和 avg。更多内容，可以查看查询。

  • 搜索聚合：把 ANN 搜索得到的候选结果按标量字段分到不同的桶（bucket）里，为每个桶计算指标、对桶排序，并返回每个桶里有代表性的结果；单次请求最多支持四级聚合。做分面搜索（Faceted Search）页面时，一次搜索就能拿齐所需数据。更多内容，可以查看搜索聚合。

  • 正则表达式过滤：在查询、搜索和 Hybrid Search 中，可使用 =~ 和 !~ 操作符（RE2 语法）过滤 VARCHAR 字段、JSON 字符串路径以及按下标访问的数组元素。更多内容，可以查看模式匹配。

  • Membership Match 过滤：按标量字段值是否属于调用方给定的一组取值来过滤 Entity；这组取值以一个紧凑的二进制 blob 通过表达式模板传入，不必再写很长的 IN [...] 列表。type=roaring 为精确匹配，仅支持有符号整型字段，且可用于 delete 表达式；type=bloom 为近似匹配，支持整型、VARCHAR 和 JSON 路径字段，适用于可以接受少量误判的场景。blob 只需用 gRPC SDK 构建一次，即可在多次请求中复用；RESTful API 无法传输该二进制 blob。更多内容，可以查看 成员匹配。

  • MinHash Function：直接传入原始文本，由 Zilliz Cloud 在服务端生成 MinHash 签名，并通过 MINHASH_LSH Index 检索，无需外部模型即可完成近似重复检测和大规模去重。更多内容，可以查看MinHash Function。

文本与 NLP

  • TEXT 数据类型：用于存储超过 VARCHAR 65,535 字节上限的段落、长文档、工单和日志，无需设置 max_length。TEXT 字段可以通过 output_fields 返回，也可以作为 BM25 Function 的输入来做 Full Text Search。更多内容，可以查看Text 类型。

灵活 Schema 与数据类型

  • 为已有 Collection 添加 Function 及其字段：只需一次 Schema 变更，就能为已有 Collection 添加以已有 VARCHAR 字段为输入的 BM25 或 MinHash Function，以及它生成的向量字段和向量 Index。不用重建 Collection，就能用上 Full Text Search 或去重。更多内容，可以查看修改 Collection Schema。

  • 删除字段和 Function：可删除不再需要的标量字段、向量字段和整个 StructArray 字段，也可删除 Function 及其生成的字段。Collection 中须至少保留一个向量字段。更多内容，可以查看修改 Collection Schema。

嵌套数据结构

  • StructArray 元素级搜索：使用普通查询向量搜索 StructArray 的向量子字段，返回元素级命中结果及命中元素的 offset，并支持范围搜索、Grouping Search 和 Hybrid Search。子字段新增支持 FLOAT16_VECTOR、BFLOAT16_VECTOR、INT8_VECTOR 和 BINARY_VECTOR。更多内容，可以查看StructArray 概述。

  • StructArray Match 系列过滤：element_filter 要求多个条件由同一个 Struct 元素同时满足；MATCH_ANY、MATCH_ALL、MATCH_LEAST、MATCH_MOST、MATCH_EXACT 操作符则按满足条件的元素个数过滤 Entity。更多内容，可以查看StructArray 操作符。

数据操作

  • Entity 级 TTL：把 Collection 属性 ttl_field 设为某个 TIMESTAMPTZ 字段，每个 Entity 就会按自己的时间过期。TTL 值为 NULL 的 Entity 永不过期；用 Upsert 把时间戳改晚，就能延长 Entity 的有效期。更多内容，可以查看设置 Collection 生存时间。
说明

Dedicated 集群可在控制台自助开启。 部署运行 Milvus v2.6.x 的 Dedicated 集群后，在集群概览页点击 升级至 Milvus v3.0.x，即可升级至 Milvus v3.0.x。

Milvus v2.5.x 集群需先升级至 v2.6.x。 不支持从 v2.5.x 直接升级至 v3.0.x。

升级不停机，无需重建 Index。 升级期间集群持续提供服务，节点重启时可能出现短暂抖动；现有 Index 和 Analyzer 配置保持不变；升级后 Milvus v2.6.x 的功能仍可正常使用。

暂不包含 Global Cluster。 Global Cluster 仍运行 Milvus v2.6.x。

2026-10-19

数据回填​

申请开通

从 Zilliz Cloud 存储卷中的 Parquet 文件批量更新现有实体的选定字段，例如填充新增字段或补全缺失值。

  • 主键匹配：回填任务通过主键将输入记录与实体进行匹配，且绝不会插入新实体。

  • 三种回填模式：选择 coalesce（默认选项）仅填充空值，选择 overwrite 替换匹配实体的值，或选择 replace 将不匹配实体的字段也设为空值。

  • 预检查：您可以先运行预检查，在不更改集合的情况下对输入进行验证。

  • Spark 批处理作业：数据回填通过 RESTful API 以 Spark 批处理作业的形式运行，可在所有开放区域使用。

此功能可根据需求启用。如需开启，请联系我们。相关详情请参阅数据回填。

按需计算支持腾讯云​

  • On-Demand 集群及按需计算中的 Database 现已支持腾讯云。该地域暂不支持 External Collection 和 Volume。

更多内容，可以查看云服务提供商和地域。

功能增强​

  • 按需集群的 Keep-warm 策略 —— 设置按需集群保持运行的每周时间窗口。当窗口启动时，若集群处于暂停状态，Zilliz Cloud 会恢复该集群，并暂停自动挂起功能直至窗口结束，窗口结束后将重新应用常规的自动暂停设置。在您组织的系统时区下，一个定时计划最多可包含 10 条规则，您可以在控制台中或通过按需集群 API 的 keepWarm 对象对其进行管理。详情请参考管理按需集群。

  • 从 Milvus 迁移时跳过索引创建 —— 当您通过端点从 Milvus 迁移时，您现在可以在高级设置中为单个 Collection 启用跳过索引创建，以迁移架构和数据而无需构建索引，然后在准备好时创建索引并加载集合。有关详细信息，请参阅通过 Endpoint 从 Milvus 迁移至 Zilliz Cloud。

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