在内存受限的环境中有效配置向量数据库以溢出到磁盘，可以使用混合存储策略，优先将频繁访问的数据保存在内存中，而将不常用数据卸载到磁盘。这通常涉及设置分层索引、利用内存映射文件以及优化数据在内存和存储之间的分区方式。例如，像 FAISS 或 Annoy 这样的工具允许创建磁盘支持的索引，其中只有一部分高优先级向量（如频繁查询的数据）保存在 RAM 中，而其余数据则驻留在磁盘上。您还可以将大型数据集分块成更小的片段，将活跃片段保存在内存中，并在需要时将其他片段交换到磁盘。
一种实用的方法是使用分层索引结构。例如，分层可导航小世界（HNSW）图可以配置为将图的顶层（处理大多数搜索操作）保留在内存中，而将更深的层存储在磁盘上。类似地，倒排文件（IVF）索引可以将质心数据存储在内存中，但将完整的向量数据保存在磁盘上。像 DiskANN 这样的工具明确设计了用于混合存储的索引，将压缩表示存储在内存中，并将全分辨率向量存储在 SSD 上。为了最小化磁盘 I/O 开销，可以在空闲期间通过批量查询或异步加载来预取磁盘数据。
对于外部存储集成，可以使用内存映射文件（mmap）让操作系统透明地管理 RAM 和磁盘之间的数据移动。像 FAISS 这样的库支持启用 mmap 的索引，允许直接访问磁盘上的数据，而无需将整个数据集加载到内存中。此外，将数据集分片到多个文件或数据库中可以减少每次操作的内存占用。例如，将一个拥有 1000 万个向量的数据集分成 10 个分片，可以确保在查询期间只有一个分片（100 万个向量）在内存中活跃。RocksDB 或 SQLite 等工具可以外部存储向量元数据，而批量向量数据则在压缩文件中管理。始终分析磁盘读写速度，并优先使用 SSD 而非 HDD 以减轻延迟。