要衡量不同距离度量对向量数据库性能的影响，您需要设计对照实验，在保持其他变量不变的同时隔离度量的影响。首先，在相同的数据集上使用不同的度量（例如，余弦相似度和欧几里得距离）运行同一组查询。跟踪性能指标，如查询延迟、吞吐量、准确率（例如，召回率或精确率）和资源使用情况（CPU、内存）。例如，如果您的数据库使用近似最近邻 (ANN) 索引，比较每种度量检索 top-k 结果的速度，以及这些结果是否与真实排名一致。此基线确定了度量本身如何影响速度和质量。
接下来，分析每个度量如何与数据库的底层算法交互。例如，余弦相似度对向量进行归一化，使其适用于向量大小无关紧要的高维数据（例如，文本嵌入）。欧几里得距离测量直线距离，在具有有意义的大小差异的低维数据（例如，空间坐标）上可能表现更好。测试场景应包括不同的数据分布和查询工作负载。例如，运行一个基准测试，其中查询涉及归一化和未归一化的向量，以查看一种度量是否始终优于另一种度量。同时测量索引时间——某些度量需要预处理（如余弦归一化），这会增加开销。FAISS 等工具或基准测试框架可以自动执行这些比较并提供详细的日志。
最后，在您的用例上下文中解释结果。如果余弦相似度由于归一化步骤而产生更高的准确率但查询速度较慢，请确定精确度对于您的应用是否比延迟更重要。同样，如果欧几里得距离更快但准确率较低，请评估权衡是否可以接受。例如，在推荐系统中，余弦可能更好地捕获用户偏好之间的语义相似性，而欧几里得可能擅长于地理空间搜索。记录特定于硬件的行为——某些度量可能更好地利用 GPU 优化。在多个数据集和配置上重复测试可确保结果的可靠性。通过系统地隔离变量并量化权衡，您可以自信地选择符合您的性能和准确率目标的度量。