数据类型

数据类型

适用字段

存储格式

使用场景

BINARY_VECTOR

向量字段

每个维度仅用1个比特（bit） 表示0或1，无指数位、尾数位和符号位，直接存储二进制数据。

适用于稀疏向量，在图像处理和信息检索场景中，它们是表示数据的紧凑特征。

FLOAT_VECTOR

32位单精度浮点数。

适用于通用高精度向量搜索

FLOAT16_VECTOR

半精度浮点数向量，采用5位指数位 + 10位尾数位 + 1位符号位 的格式。

适用于尾数精度较高（小数点后保留更多位数）的场景，如 bge-large 等模型生成的嵌入向量。

BFLOAT16_VECTOR

16 浮点数向量，采用8位指数位 + 7位尾数位 + 1位符号位的格式。

适用于向量数值范围较大（更多bit位表达整数）的场景。

SPARSE_FLOAT_VECTOR

长度可变小于32位，不存储全量维度，仅保存 非零元素的索引和对应的 float 值。

适用于文本 TF-IDF、超高维 one-hot

INT8_VECTOR

8 位有符号整数（int8）组成的向量，每个分量的范围为-128 到 127。

适用于量化索引，提高推理速度，同时只造成极小的精度损失。注：该向量类型仅支持 HNSW 索引。

STRING

• 主键 ID

• 标量字段

字符串。

适用于文本类标签、分类名称、唯一标识符 ID、短描述、状态码、关键词等离散的、非数值型的分类信息。

INT64

64 位整数。

适用于需要大范围整数值的标量属性信息。

INT32

标量字段

32 位整数。

适合存储一般整数数据，如产品数量或用户 ID。

INT16

16 位整数。

适用于中等范围整数数据。

INT8

8 位整数。

适合存储小范围整数数据。

BOOL

布尔类型。

用于存储true或false ，适合描述二进制状态。

DOUBLE

64 位双精度浮点数。

用于高精度数据，如财务信息或科学计算。

FLOAT

32 位浮点数。

适用于需要一般精度的数据，如等级或温度。

ARRAY

数组类型，存储一组相同类型的数据元素。接受 Milvus 支持的任何标量数据类型，但JSON 除外。

适用于一个标量字段包含多个同类型的元素集合。

JSON

JSON格式，例如{"contact": {"phone": "+1800000****"}}

存储结构灵活、嵌套复杂或动态变化的属性集合。