将向量数据库扩展到处理非常大的数据集时，主要瓶颈出现在网络通信、磁盘 I/O、CPU 利用率和内存使用方面。 如果不解决这些问题，每一个都可能降低性能，但存在具体的缓解策略来优化资源使用并保持效率。下面，我们将检查每个瓶颈和实际解决方案。
网络通信 在分布式系统中，网络带宽和延迟通常会限制可扩展性。 例如，跨节点查询需要传输大量向量数据，这会使网络链路饱和。 为了缓解这种情况，请通过共置相关数据来最大限度地减少跨节点通信。 诸如分片之类的技术根据元数据（例如，用户 ID 或区域）对向量进行分区，从而确保大多数查询在本地处理。 压缩（例如，对向量存储使用 FP16 而不是 FP32）减少了有效负载大小。 此外，gRPC 或 RDMA（远程直接内存访问）等协议可提高吞吐量并减少节点间通信的延迟。 例如，像 Milvus 这样的系统使用代理节点来批量处理和高效地路由查询，从而减少冗余传输。
磁盘 I/O 和存储 当加载索引或在内存和存储之间交换数据时，大容量数据集会给磁盘 I/O 带来压力。 传统的 HDD 对于实时查询来说太慢了，因此 SSD 对于低延迟访问至关重要。 但是，即使是 SSD 在繁重的读取/写入负载下也可能会成为瓶颈。 缓解措施包括使用内存映射文件，让操作系统缓存经常访问的数据，从而减少磁盘访问。 分层存储（例如，将热数据保存在内存中，将冷数据保存在 SSD 上）优化了成本和性能。 例如，基于 FAISS 的系统通常在初始化期间将索引段预加载到内存中，以避免运行时磁盘读取。 压缩磁盘上的向量（例如，使用 PQ — 乘积量化）也可以减少 I/O 压力。
CPU 和内存 向量运算（如相似性搜索（例如，余弦距离计算））是 CPU 密集型的。 高维向量加剧了这种情况，因为每次比较都涉及数千次浮点运算。 为了减少 CPU 负载，请使用近似最近邻 (ANN) 算法，如 HNSW 或 IVF，这些算法以牺牲微小的精度增益为代价来显着提高性能。 SIMD（单指令、多数据）指令（例如，AVX-512）并行化向量运算，从而加速计算。 当索引超过可用 RAM 时，会出现内存限制，从而导致代价高昂的磁盘交换。 解决方案包括量化（将向量精度从 32 位降低到 8 位）和跨节点拆分数据集的分布式架构。 例如，具有向量支持的 Redis 使用内存存储和水平扩展来有效地管理大型工作负载。
通过解决网络开销、优化磁盘访问、利用高效算法和明智地管理内存，开发人员可以有效地扩展向量数据库。 实际实现通常结合使用这些策略——例如，使用 ANN 来提高 CPU 效率，使用分片来优化网络，以及使用分层存储来优化磁盘 I/O——以平衡性能和资源使用。