近似算法通过在精度和计算资源之间进行有意的权衡来维持大规模数据集的效率。随着数据集的增长，这些算法避免精确计算，而倾向于更快，“足够好”的结果。 为了保持一致的召回率（找到的相关项目的比例），通常需要重新调整参数。 这是因为数据大小、算法参数和性能指标（如召回率）之间的关系不是线性的。 例如，用于最近邻搜索的局部敏感哈希 (LSH) 算法可能需要更多的哈希函数或更大的哈希表，随着数据增长，以保持丢失真实邻居（召回率）的概率稳定。 如果不调整这些参数，算法的有效性可能会随着数据集的扩大而降低，因为冲突或错过匹配的可能性会增加。
效率通过随数据大小呈亚线性缩放的技术来保持。 例如，Bloom 过滤器或 Count-Min Sketches 等概率数据结构使用固定的内存占用空间，但会根据输入大小调整错误率。 如果数据集增长，增加过滤器大小或哈希函数的数量可以维持目标错误概率。 类似地，近似最近邻算法（如 HNSW（分层可导航小世界））构建优先考虑本地连接的图层，从而使搜索时间以对数方式而不是线性方式增长。 一些算法还采用自适应采样——使用数据的子集来估计全规模处理之前的最佳参数。 这减少了重新调整的开销，同时保持了召回率。 例如，聚类算法可以对十亿个点的数据集中的 1% 进行采样，以确定理想的聚类数量或距离阈值，然后将这些设置应用于完整数据。
实际例子突出了参数调整的必要性。 在使用带有近似评分的反向索引的搜索引擎中，文档计数翻倍可能需要增加精确评分的候选文档的数量，以避免丢失最靠前的结果。 在推荐系统中，随着用户-项目交互的增长，使用矩阵分解的协同过滤可能需要更高的潜在维度或更多的训练迭代。 FAISS（Facebook AI Similarity Search）等工具通过基于数据大小和查询负载动态调整索引结构，自动调整向量数据库的参数。 开发人员必须平衡这些调整与计算成本：过于激进地重新调整可能会抵消近似的效率提升。 使用增量数据增长进行大规模测试是找到正确权衡的关键。