分布式向量数据库中的分片数量直接影响性能，这涉及并行度、资源使用和操作开销之间的平衡。分片将数据分散到不同节点以分摊负载，但分片数量的选择需要权衡。分片太少会限制可伸缩性并产生瓶颈，因为单个节点可能需要处理过多的查询或索引工作负载。分片太多会引入协调开销，因为查询需要跨更多节点聚合结果，从而增加延迟和资源消耗。例如，一个拥有 10 个分片的系统处理查询可能比一个拥有 100 个分片的系统更快，如果后者花费在合并结果上的时间比执行搜索的时间更多的话。
分片数量影响查询延迟和索引效率。向量数据库通常使用近似最近邻 (ANN) 算法，如 HNSW 或 IVF，这些算法在索引能完全放入内存时表现最佳。如果某个分片的索引变得太大（由于分片数量少），内存压力可能会减慢搜索速度或强制进行部分磁盘读取。相反，小分片（分片数量多）可以使索引保持在可管理的大小，但需要查询更多节点。例如，跨 20 个分片的查询可能需要 20 次并行搜索，但网络往返和结果合并可能会每个分片增加几毫秒延迟。此外，索引速度取决于分片大小：较小的分片在写入时构建索引更快，但随着数据增长可能需要更频繁的重新平衡，这会暂时降低性能。
伸缩和维护成本也取决于分片数量。更多分片允许更细粒度的伸缩——添加节点来处理特定分片——但这增加了集群管理的复杂性。例如，一个拥有 50 个分片的系统可能需要频繁重新平衡以确保数据均匀分布，这会消耗 CPU 和网络带宽。较少的分片简化了管理但降低了灵活性；向一个拥有 5 个分片的系统添加节点可能需要拆分大分片，这很耗时。开发者还必须考虑副本：每个分片的副本会使资源使用翻倍（例如，每个分片 3 个副本会使存储增加三倍）。一个实用的方法是先采用适度的分片数量（例如，等于节点数量），然后根据查询模式、索引大小和观察到的延迟进行调整。