向量搜索通常不是大多数结构化数据任务的最佳选择，但在特定场景中可能有用。结构化数据，例如具有明确定义列（如客户 ID、日期或产品价格）的数据库，通常使用精确匹配、范围或连接进行查询——这些操作关系型数据库或 NoSQL 系统可以高效处理。向量搜索擅长于非结构化数据中的相似性查询，例如查找具有相似语义含义的图片或文本。然而，在某些情况下，结构化数据也能受益于向量技术，特别是当数据点之间的关系复杂或需要超越精确匹配的相似性分析时。
向量搜索为结构化数据增值的其中一个例子是结合数值或类别特征来创建语义相似性。例如，在电子商务中，产品数据库可能包含价格、尺寸和类别等结构化属性。通过将这些属性转换为向量（例如，[价格=50，尺寸=12，类别=5]），即使它们没有完全相同的值，向量搜索也能找到具有相似特征组合的产品。另一个用例是时间序列数据：以结构化格式存储的传感器读数可以向量化，用于检测模式或异常。例如，可以将一系列温度和压力值嵌入为向量，通过搜索相似的历史模式来预测设备故障。
然而，向量搜索对于纯结构化数据存在局限性。对于精确查询，如按日期范围过滤订单或计算总收入，传统数据库的表现优于向量系统。连接表或强制事务一致性（例如，银行系统）也需要关系型数据库。此外，为结构化数据维护向量嵌入会增加复杂性。例如，将客户的年龄、位置和购买历史转换为向量，如果这些特征未适当归一化或加权，可能无法捕获有意义的关系。在这种情况下，混合方法通常更有效——使用关系型数据库处理精确查询，使用向量搜索处理基于相似性的任务。例如，推荐系统可以首先按类别过滤产品（结构化查询），然后使用向量搜索按与用户偏好的相似性对它们进行排序。