余弦相似度和欧氏距离的选择会根据上下文和数据格式影响计算效率。这两种度量的时间复杂度均为线性（n维向量的复杂度为 O(n)），但其实际性能取决于实现细节和数据特性。余弦相似度计算的是点积除以向量长度的乘积，而欧氏距离计算的是平方差之和的平方根。对于未经归一化的原始向量，欧氏距离通常每维度需要的操作更少，因为它省略了除法步骤。然而，如果向量预先进行了归一化（例如，转换为单位向量），余弦相似度就简化为点积，其效率与欧氏距离相同。在实践中，对于小型数据集，原始速度的差异通常可以忽略不计，但在规模化时会变得明显。
归一化等转换可以平衡这两种度量的效率。例如，如果向量事先归一化到单位长度，它们之间的欧氏距离就相当于 sqrt(2 - 2*cosine_similarity)，这需要与余弦相似度相同的操作次数。这个预处理步骤将计算成本转移到更早的阶段（归一化），从而加快后续比较。然而，如果每次比较都动态进行归一化，就会增加开销。开发者必须决定是优先考虑前期成本（例如，在数据摄取期间进行归一化）还是每次查询的成本（例如，动态计算向量长度）。对于需要频繁更新的应用（例如，实时系统），除非余弦相似度的尺度不变性属性至关重要，否则跳过归一化并使用欧氏距离可能更有效率。
特定场景会突出性能权衡。在稀疏数据中（例如，文本 TF-IDF 向量），余弦相似度受益于优化：非零元素主导计算，并且预先计算好的长度减少了每次查询的成本。欧氏距离也可以利用稀疏性，通过忽略两个向量都为零的维度，但平方根操作会增加轻微的开销。对于稠密向量（例如，图像嵌入），归一化后两种度量表现相似。一个实际的例子是推荐系统：如果用户/物品向量是静态的，预归一化它们可以优化余弦相似度。相比之下，对于无法进行归一化的动态数据，欧氏距离更可取。最终的选择取决于数据属性、用例需求以及预处理的可行性。