向量索引根据其底层数据结构和设计目标，处理动态更新（插入或删除）的方式不同。Annoy（Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah）和 HNSW（Hierarchical Navigable Small World）采用了不同的方法，这导致了处理更新时面临的各种挑战。Annoy 依赖静态的基于树的结构，而 HNSW 使用动态的基于图的设计，这直接影响了它们有效处理变更的能力。
Annoy 在更新方面的挑战 Annoy 通过使用超平面递归分割数据集来构建二叉树森林。一旦树构建完成，添加新向量需要重建索引的部分或全部。例如，插入一个新向量可能会使现有的树分割失效，因为针对原始数据集优化的超平面可能无法再有效划分空间。删除向量问题更严重：Annoy 本身不支持删除向量，因为树结构不跟踪向量的存在。为了解决这个问题，开发者通常在一个单独的列表中将向量标记为“已删除”，并在查询期间过滤它们。然而，这种方法增加了内存开销，并随时间推移降低了搜索性能。频繁的更新强制进行周期性的完全重建，这使得 Annoy 对于需要实时更新的应用（例如实时推荐系统）来说不切实际。
HNSW 处理动态数据的权衡 相比之下，HNSW 是为增量更新而设计的。它构建了一个分层图，其中每一层代表数据的“缩放级别”。插入新向量涉及在每一层找到其最近邻居并与其连接。虽然这避免了完全重建，但在更新期间保持图的质量具有挑战性。例如，在密集区域插入向量可能需要更新大量连接，从而增加了计算成本。删除向量更为复杂：删除节点需要修复图中损坏的链接，这可能导致代价高昂的再平衡操作。尽管 HNSW 比 Annoy 更好地处理插入操作，但频繁的删除操作会使图碎片化，降低搜索准确性和速度。例如，在像实时欺诈检测这样数据不断演变的系统中，HNSW 的增量更新是可行的，但需要仔细调整以平衡更新速度和搜索性能。
比较与实际考虑 关键区别在于结构的灵活性。Annoy 的静态树以牺牲可更新性为代价，优先考虑搜索速度和内存效率。HNSW 的动态图牺牲了一些初始构建时间和内存以支持更新。例如，在像预计算的产品嵌入这样的静态数据集中，Annoy 的快速查询和低内存使用使其成为理想选择。在像用户生成内容平台这样的动态场景中，HNSW 无需完全重建即可处理插入的能力值得付出额外开销。然而，这两种索引都无法优雅地处理删除操作——它们都需要变通方法或性能权衡。开发者必须根据更新频率进行选择：对于稳定性选择 Annoy，对于适应性选择 HNSW，同时理解这两种索引都不适合处理大量删除工作负载。