在分布式向量数据库中，数据通常采用基于哈希、基于范围或向量感知分片等策略进行分区。基于哈希的分片使用哈希函数将向量分配给节点，这确保了均匀分布但忽略了向量相似性。基于范围的分片按预定义的值范围（例如，基于向量维度）对向量进行分组，这适用于有序数据，但对于高维向量效果不佳。一种更专门的方法是向量感知分片，其中 k-means 等聚类算法根据向量与聚类中心的接近程度[5]将相似向量分组到同一个分片中。例如，在人脸识别系统中，表示相似人脸特征的向量可能驻留在同一个分片中。
跨分片搜索最近邻引入了挑战
- 延迟增加：并行查询多个分片需要协调来自分布式节点的响应，增加了网络开销。
- 结果合并：将分片的局部结果合并成全局准确的排名很复杂。在一个分片中排名“靠前”的向量可能不是全局最优的，需要重新排名或设置阈值。
- 近似权衡：为了减少延迟，使用近似最近邻（ANN）算法（如 HNSW 或 IVF），但在跨分片应用时，这些算法可能会牺牲精度。
- 负载不均衡：数据分布不均（例如，向量感知分片中的偏斜聚类）在查询期间可能导致特定节点过载。
为了缓解这些问题，系统通常采用混合策略。例如，两阶段搜索可以首先使用元数据（例如，聚类中心[5]）识别候选分片，然后仅对相关分片执行精细搜索。分布式查询协调器和缓存机制等技术有助于管理延迟和合并的复杂性。