在向量数据库中处理增量更新，需要高效地添加、修改或删除数据，而无需完全重建索引。向量数据库依赖于分层可导航小世界 (HNSW) 图、基于树的分区或乘积量化等索引结构，以实现快速相似性搜索。当新数据到达时，系统必须将向量插入到现有结构中，同时保持搜索性能。例如，HNSW 允许通过将节点添加到图中并将它们连接到相邻条目来动态插入，但如果不优化，这会逐渐降低查询速度。 类似地，基于树的索引可能会随着数据的增长而分割节点或重新平衡分区。 删除和更新更棘手，因为许多索引结构并非设计为原生处理它们。 一些数据库将过时的条目标记为无效，并在后台维护期间重建部分索引。
一种实用的增量更新方法是将写入和读取过程分开。 新数据首先写入缓冲区或日志，然后定期合并到主索引中。 例如，FAISS（一个用于相似性搜索的库）通过将向量附加到 IVF（倒排文件）索引的列表来支持增量更新，但这需要偶尔重新训练量化步骤以确保准确性。 诸如 Milvus 或 Pinecone 之类的工具使用类似的策略，将内存缓冲区与批量更新相结合，以最大限度地减少性能损失。 删除记录时，某些系统使用软删除（将向量标记为非活动状态），然后在压缩期间回收空间。 更新通常被视为删除后插入。 这些方法确保查询可以在系统以增量方式处理更改的同时继续进行，并且尽可能减少中断。
挑战包括平衡更新速度与查询一致性并避免碎片化。 例如，随着随机插入创建次优连接，HNSW 图的效率可能会随着时间的推移而降低。 为了解决这个问题，诸如 Weaviate 之类的数据库会在低流量期间执行定期重新索引。 分布式系统增加了复杂性——确保所有节点一致地反映更新需要协调协议。 开发人员还应考虑权衡：批量处理减少了开销，但引入了延迟，而实时更新可能会耗尽资源。 诸如 Elasticsearch 的向量搜索功能之类的工具通过版本控制和基于段的存储来处理此问题，并在后台合并较小的索引段。 通过结合高效的数据结构、后台维护和仔细的资源管理，向量数据库可以处理增量更新，同时保持可靠的性能。