在分布式向量数据库中，搜索查询的执行方式是将工作负载分配到多台机器上，每台机器处理数据的一个子集。 当收到查询时，协调器节点会将查询向量广播到集群中的所有节点（或分片）。 每个节点使用索引结构（例如 HNSW（分层可导航小世界）或 IVF（倒排文件索引））独立搜索其本地向量子集，以高效地查找其分区内的最近邻。 例如，如果数据库被分成 10 个分片，则每个节点扫描其自己的 100 万个向量，并从其本地结果返回前 100 个候选向量。 这种并行处理减少了延迟，因为每台机器都在较小的数据集上运行，而不是集中扫描整个集合。
在所有节点返回其部分结果后，协调器会将这些列表合并以生成最终的最近邻。 合并过程通常涉及聚合来自每个节点的所有候选向量，重新计算它们与查询向量的距离（如果需要），然后对组合列表进行排序以选择前 *k* 个结果。 为了优化这一步骤，通常使用优先级队列或堆结构来有效地跟踪最接近的向量，而无需完全排序所有候选向量。 例如，如果每个节点返回 100 个候选向量，则协调器可能会处理 1,000 个总候选向量（来自 10 个节点）以提取最终的前 10 个。 一些系统还应用过滤（例如距离阈值或去重）来提高准确性。 这一步确保合并后的结果与在单台机器上运行搜索一样精确，但执行速度明显更快。
关键考虑因素包括平衡准确性、延迟和资源使用率。 增加每个节点的候选数量（例如，返回 200 个而不是 100 个）可以提高结果质量，但会增加网络开销和合并时间。 系统还可以采用负载均衡来防止较慢的节点成为瓶颈，或者使用冗余（例如，跨节点复制数据）来容忍故障。 近似搜索方法和精确搜索方法之间的权衡也发挥着作用：近似技术可以加快本地搜索速度，但在合并期间可能需要更大的候选列表来保持准确性。 开发人员必须根据其特定的延迟和精度要求配置分片计数、候选列表大小和索引算法等参数。 例如，实时应用程序可能通过使用较小的候选列表来优先考虑低延迟，而批量分析系统可以使用较大的列表和更严格的合并逻辑来提高准确性。