在 Milvus 1.0 版本发布后的 2 个月，2021 年 5 月 7 日，Milvus 正式发布了 1.1 版本！
Milvus 1.1 版本新增诸多优化改进，修复大量漏洞，进一步丰富和完善了 Milvus 第一个长期支持（LTS）版本[1]。 以下是 Milvus 1.1 发版说明，想了解更多详情，请见 Milvus GitHub： https://github.com/milvus-io/milvus/releases/tag/v1.1.0 。如需做数据迁移的朋友，可使用 Milvus 数据迁移工具 -- Milvusdm。
发版说明
New Features
Supports specifying partition in a get_entity_by_id( method call。
Supports specifying partition in a delete_entity_by_id( method call。
Adds the release_collection( method, which unloads a specific collection from cache。
Improvements
Improves the performance of the get_entity_by_id( method call。
Upgrades hnswlib to v0.5.0。
Improves the performance of IVF index training。
Fixed issues
Fails to access vector index in Mishards。
The system returns false results after merging search requests with different topK parameters。
The server does not respond immediately to an index building request on an empty collection。
For GPU-enabled Milvus, the system crashes on a search request with a large topK (> 2048。
A read-only node merges segments during startup。
The capacity of a Bloom filter does not equal to the row count of the segment it belongs to。
The GPU cache is not cleaned up after a collection is dropped。
It takes a long while for the system to build index for a small segment。
Fails to set timezone as "UTC + 5:30"。
The system crashes randomly during continuous, concurrent delete, insert, and search operations。
For GPU-enabled Milvus, query fails on IVF_PQ if nbits ≠ 8。
get_collection_stats( returns false index type for segments still in the process of index building。
The system crashes when an empty segment is flushed。
For GPU-enabled Milvus, the system crashes when creating an IVF index on vectors of 2048, 4096, or 8192 dimensions。
About Zilliz
Zilliz 以重新定义数据科学为愿景，致力于打造一家全球领先的开源技术创新公司，并通过开源和云原生解决方案为企业解锁非结构化数据的隐藏价值。
Zilliz 构建了 Milvus 向量相似度搜索引擎，以加快下一代数据平台的发展。Milvus 目前是 LF AI & Data 基金会的孵化阶段项目，能够管理大量非结构化数据集。我们的技术在新药发现、计算机视觉、推荐引擎、聊天机器人等方面具有广泛的应用。