分布式向量数据库通过分片和复制来管理可扩展性和可靠性。 分片将数据分割到多个节点上以处理大型数据集，而复制则复制数据以确保可用性和容错能力。 这些机制协同工作以平衡性能和持久性，这对于处理高维数据和相似性搜索的向量数据库尤其重要。
分片将数据集分成称为分片的较小块，这些分片分布在各个节点上。 与使用简单基于键的分片的传统数据库不同，向量数据库通常采用专门的策略。 例如，某些系统使用聚类算法（如 k-means）将相似的向量分组到同一分片中，从而通过减少相似性查找所查询的分片数量来提高搜索效率。 每个分片由一个节点管理，协调器服务将查询路由到相关的分片。 例如，当用户搜索与查询嵌入相似的向量时，数据库可能会将请求并行广播到所有分片，然后聚合结果。 然而，分片引入了诸如数据分布不均匀（例如，具有频繁查询的“热”分片）之类的挑战。 为了解决这个问题，系统可能会动态地重新平衡分片或使用混合方法（例如，将基于哈希的分区与基于元数据的路由相结合）。
复制通过在多个节点上存储每个分片的副本来确保数据冗余。 这通常使用领导者-追随者模型来实现，其中写入首先应用于领导者节点，然后异步或同步地传播到追随者。 例如，系统可以使用 Raft 共识协议来同步副本，从而确保强一致性。 复制提高了读取吞吐量（客户端可以查询追随者）和容错能力：如果领导者发生故障，追随者可以接管。 然而，向量数据库面临独特的复制挑战，例如处理大型向量索引。 某些系统将原始向量的存储（为了持久性而复制）与索引（在每个节点上单独构建）分离，而其他系统则复制整个索引结构。 一致性和延迟之间的权衡很常见——同步复制确保数据完整性但会降低写入速度，而异步复制则存在临时不一致的风险。
示例说明了这些概念。 例如，Milvus 使用代理节点来管理分片和查询路由。 数据按哈希或范围进行分区，并且每个分片的副本都通过 Raft 进行管理以实现一致性。 Weaviate 采用动态分片，随着集合的增长自动分割数据，并使用 Gossip 协议进行复制以避免单点瓶颈。 Elasticsearch（即使不是向量原生数据库）也展示了混合方法：其向量搜索扩展使用分片来实现可扩展性，使用复制来实现弹性，镜像了专用向量数据库中看到的技术。 这些实现突出了高效查询执行（通过分片）和数据安全（通过复制）之间的平衡，这些平衡是根据基于向量的工作负载的需求量身定制的。