在对向量数据库进行基准测试时，常见的错误包括使用不足的查询量、忽略初始化开销以及忽略系统级因素（如资源分配）。这些错误可能导致误导性的性能指标，使得难以准确比较数据库或预测真实世界的行为。例如，当系统设计为每秒处理 10,000 个查询时，仅使用 100 个查询进行测试可能会隐藏在持续负载下出现的扩展性问题或瓶颈。同样，未能考虑将索引加载到内存或预热缓存所需的时间可能会扭曲延迟测量，使数据库看起来比在生产环境中更快。
另一个陷阱是使用不切实际或结构不良的数据集和查询。向量数据库通常处理高维数据（例如，来自文本或图像的嵌入），并且性能会根据数据分布、维度和查询类型而发生巨大变化。例如，仅使用合成的、均匀分布的向量进行测试可能不会揭示数据库如何处理真实世界数据中的集群或稀疏区域。同样，仅对最近邻搜索进行基准测试，而忽略范围查询或过滤搜索，可能会导致不完整的图像。为近似最近邻 (ANN) 优化的数据库可能在速度方面表现出色，但在某些条件下难以保证精度，如果查询不够多样化，这一点将被忽略。
最后，忽略系统级因素（如硬件约束、网络延迟或配置设置）可能会使结果无效。例如，在 RAM 有限的本地计算机上运行基准测试可能会导致磁盘抖动，这在具有足够内存的云环境中不会发生。同样，在摄取期间不调整参数（如索引类型（例如，HNSW 与 IVF）或批量大小）可能会导致不公平的比较。一个常见的疏忽是未能隔离基准测试环境——后台进程或其他服务消耗 CPU 或 I/O 资源可能会引入噪声。为避免这种情况，请使用专用实例，监控资源使用情况，并记录配置（例如，“我们使用 4 个 vCPU 和 16GB RAM 进行测试，使用 32 个段构建索引”）以确保可重现性。