当比较 FLAT、IVF、HNSW 和 Annoy 等索引结构在构建时间和更新灵活性方面时，每种结构都有其独特的权衡。 FLAT 索引是最简单的方法，因为它不涉及近似——每个查询都会与所有向量进行详尽的比较。 这使得构建时间几乎是瞬间完成的，因为没有创建预处理或结构。 但是，更新（添加或删除向量）很简单，因为索引只是一个列表。 相比之下，IVF（倒排文件索引）在构建时将向量分组到集群中，这需要计算质心和分配向量——这个过程随数据大小线性缩放。 虽然比某些基于图的方法构建速度更快，但 IVF 仍然比 FLAT 花费更长的时间。 IVF 中的更新是可能的，但需要将向量重新分配到集群，如果数据分布随时间发生显着变化，这可能会效率低下。
HNSW（分层可导航小世界）和 Annoy（近似最近邻 哦耶）优先考虑查询速度而不是构建时间。 HNSW 构建一个分层图，其中较高层可以实现快速遍历。 构建这种结构的计算量很大，通常比 FLAT 或 IVF 花费的时间长几个数量级，尤其是对于大型数据集。 但是，HNSW 比 Annoy 更好地支持增量更新，因为可以将新向量插入到图中而无需完全重建——尽管这仍然需要仔细的平衡才能保持性能。 Annoy 构建二叉树森林，构建时间适中，但在更新方面表现不佳。 构建树后，添加新向量通常需要从头开始重建索引，这使得它不适合动态数据集。 例如，在实时推荐系统等应用中，如果需要频繁更新，HNSW 可能优于 Annoy，尽管其构建时间更长。
这些结构之间的选择通常取决于用例的优先级。 FLAT 非常适合小型数据集或需要 100% 召回率时，但由于线性搜索时间，它对于大规模数据变得不切实际。 IVF 取得了平衡，提供比 FLAT 更快的查询速度和可管理的构建时间，但更新可能需要定期重新训练集群。 HNSW 在具有静态或缓慢变化数据的高查询吞吐量场景中表现出色，而 Annoy 的简单性和内存效率使其非常适合更新不频繁的中型数据集。 例如，像 Spotify 这样的平台使用 Annoy 进行音乐推荐，其中数据更新是批量处理的，而 FAISS（支持 IVF 和 HNSW）通常被选择用于需要动态调整的应用程序。 开发人员在选择索引时必须权衡构建时间与更新灵活性和查询延迟的需求。