企业向量数据库通过预写日志（WAL）、复制和分布式存储等机制来确保存储向量和索引的持久性。 WAL 是一种核心方法：在进行任何数据修改（例如，插入向量或更新索引）之前，该操作会被记录到持久的、仅追加的文件中。 这样即使发生系统崩溃，数据库也可以通过重放日志来恢复。 例如，Milvus 使用 WAL 来保证向量的插入或删除在故障期间不会丢失。 复制通过在多个节点或数据中心存储数据副本来增加冗余。 像 Pinecone 或 Elasticsearch 的向量搜索功能等系统通常跨可用区复制数据，确保硬件故障或网络分区不会导致数据丢失。 分布式存储层（例如，Amazon S3、HDFS）也用于解耦计算和存储，即使计算节点发生故障也能保留数据。
这些可靠性功能的存储成本取决于具体的实现。 WAL 通常会增加 10-20% 的开销，因为日志会在数据持久化后进行压缩或清除。 例如，存储 1TB 向量的数据库可能需要额外的 100-200GB 用于日志。 复制会随着副本数量的增加而线性增加存储空间——三个副本会将存储需求增加三倍。 如果一个主要数据集是 1TB，那么三个副本将需要 3TB。 像 S3 这样的分布式存储系统通常使用纠删码（将冗余度降低到约 1.5 倍），但企业向量数据库可能会优先考虑低延迟访问而不是存储效率，从而选择完全复制。 快照或定期备份是另一种常见的持久性功能，它会根据备份频率增加增量成本。 例如，每日快照可能每月消耗 5-10% 的额外存储空间。
开发人员必须在持久性需求和存储成本之间取得平衡。 具有 WAL、三个副本和每日快照的系统可能需要原始数据大小的 4-5 倍（例如，1TB 变为 4-5TB）。 但是，存在优化方法：某些数据库会压缩日志或向量，从而减少开销。 例如，Weaviate 使用混合存储（内存索引与基于磁盘的备份）来最大限度地降低成本。 同样，对数据进行分区和应用分层存储（热/冷数据分离）可以降低费用。 虽然这些功能可以确保可靠性，但它们需要仔细规划——过度配置存储或低估复制需求可能会导致意外的高成本。