为了确保随着数据规模的扩大，搜索性能仍然快速，开发人员可以实施几个关键策略。首先，使用多层粗到细的搜索方法有助于降低计算负载。这种方法包括在将精确但资源密集型搜索算法应用于剩余子集之前，使用低成本过滤器（例如，局部敏感哈希等近似算法）快速消除不相关的候选对象[10]。其次，诸如元数据标签、时间范围或类别过滤器之类的预过滤机制可以在全文搜索发生之前，按数量级缩小候选池。例如，电子商务平台可能会先按价格范围和可用性过滤产品，然后再搜索商品描述。
索引优化同样至关重要。实施具有适当分片的倒排索引可以将搜索工作负载分摊到多台服务器上，而分层存储架构会将经常访问的数据保存在更快的存储介质中。 Bloom 过滤器提供了另一优化层，可以通过有效地检查候选对象是否存在，而无需进行完整扫描。像 Elasticsearch 这样的数据库系统通过其倒排索引和查询缓存的组合来展示这一点[10]。
最后，硬件感知优化可确保可扩展性。向量化处理（使用 SIMD 指令）可以加速 AI 驱动搜索中的相似性比较。像 Apache Solr 这样的分布式系统通过索引分区来处理水平扩展，而 GPU 加速则使特定的搜索工作负载受益。监视查询模式有助于动态调整这些策略 - 例如，自动为高流量搜索类别添加更多过滤层[1][10]。