设计可扩展的向量数据库需要分布式架构、高效的索引和优化的存储相结合。 核心挑战在于平衡快速相似性搜索与处理不断增长的数据量和查询负载的能力。 为了实现这一点，系统必须在多个节点之间分配数据和计算，同时最大限度地减少延迟并保持准确性。
首先，架构应该从设计上就是分布式的。 数据在节点之间进行分区（分片）以分散存储和处理。 一种常见的方法是使用基于哈希或基于范围的分片组合，其中向量按相似性分组或随机分布。 例如，使用哈希函数将向量分配给分片可确保均匀分布，而基于向量聚类的基于范围的分区可以提高查询效率。 复制对于容错也至关重要：每个分片都复制到多个节点，以防止数据丢失并实现读取可伸缩性。 诸如 Apache Cassandra 之类的工具或使用 Raft/Paxos 共识协议的自定义解决方案可以管理复制。 诸如分层可导航小世界 (HNSW) 图或倒排文件 (IVF) 索引之类的索引策略应用于每个分片，以加速最近邻搜索。 这些索引通过将数据组织成可管理的子集来减少查询期间比较的向量数量。
其次，存储优化至关重要。 向量数据库通常使用诸如 Parquet 之类的列式存储格式或专门的二进制格式来压缩高维数据。 例如，将浮点向量量化为 8 位整数可以将存储减少 75%，而精度损失最小。 元数据（例如，时间戳或标签）与向量一起存储，通常存储在诸如 RocksDB 之类的单独数据库或关系系统中，以实现混合查询。 为了处理实时更新，预写日志 (WAL) 确保持久性，同时允许异步索引更新。 按时间或使用模式对数据进行分区（例如，分离热数据和冷数据）可以进一步优化性能。 诸如 Milvus 之类的系统使用这种方法，将经常访问的向量存储在内存中，并将较旧的数据存档到磁盘。
最后，查询处理必须横向扩展。 协调器节点将传入查询路由到相关的分片并聚合结果。 负载均衡器分配请求以防止热点，而缓存层（例如，Redis）存储经常访问的向量以减少延迟。 例如，k-最近邻 (k-NN) 查询可能会扇出到多个分片，从每个分片检索排名靠前的候选对象，并全局合并它们。 监视工具跟踪查询延迟、节点运行状况和资源使用情况以触发自动缩放 - 在流量高峰期间添加节点或重新平衡分片。 诸如 FAISS 或 ScaNN 之类的开源框架可以集成到此管道中以加速向量比较。 通过结合这些技术，即使数据增长到数十亿个向量，数据库也能保持低延迟响应。