向量数据库通过分布式架构、优化的索引和高效的资源管理来扩展以处理数十亿的向量。这些系统优先考虑水平扩展和算法优化，以在大规模下保持性能。
分布式架构和分片 向量数据库使用分片将数据分布在多个节点上，这会将数据集分割成可管理的块。每个节点处理向量的一个子集，从而实现并行查询处理和存储可扩展性。例如，像 Milvus 这样的系统使用共享无关架构，其中节点独立运行，从而减少协调开销[10]。负载均衡器将查询路由到相关的分片，确保均匀的资源利用率。这种方法允许通过在数据增长时添加更多节点来实现线性扩展。
近似最近邻 (ANN) 算法和索引 精确的最近邻搜索在大规模下变得在计算上令人望而却步。相反，向量数据库使用 ANN 算法，如分层可导航小世界 (HNSW) 图或倒排文件索引 (IVF)，以牺牲较小的精度来换取显着的速度提升。例如，Facebook 的 FAISS 库将 IVF 与乘积量化相结合，以聚类向量和压缩维度，从而减少内存使用，同时实现快速查找[10]。这些索引设计用于跨分布式节点并行执行，从而进一步加速查询。
资源优化和混合存储 为了平衡成本和性能，许多系统使用 SSD 作为频繁访问的数据的分层存储，而使用更便宜的磁盘存储来存储不太活跃的向量。标量量化等压缩技术可减少向量大小，而不会显着影响精度。此外，一些数据库将索引卸载到 GPU 以执行计算密集型任务，利用硬件加速来进行距离计算等操作。例如，Pinecone 的托管服务会根据查询量动态调整计算资源，从而优化成本，同时保持低延迟。