要优化视频向量存储中的磁盘使用率，应侧重于压缩、去重和高效的存储格式。 视频向量（视频内容的紧凑数值表示）需要仔细处理，以平衡存储效率和检索性能。 主要策略包括通过压缩减少向量大小、消除冗余数据以及使用专为高密度数据设计的存储格式。
首先，应用量化和降维等压缩技术。 量化降低了向量值的精度——例如，将 32 位浮点数转换为 8 位整数——这可以减少 75% 的存储需求，而不会显着降低精度。 降维方法（如 PCA（主成分分析）或自编码器）可以消除不必要的特征。 例如，可以将 1,024 维向量减少到 128 维，同时保留其大部分表示能力。 Facebook 的 FAISS 库等工具支持乘积量化，该技术将向量拆分为子向量，并使用共享码本对其进行压缩。 这种方法最大限度地减少了冗余，并保持了搜索效率。
其次，去重和增量编码有助于消除冗余数据。 视频帧或序列经常重复，尤其是在静态场景或固定摄像机角度中。 通过对向量进行哈希处理（例如，使用 SHA-256）并仅存储唯一条目，可以避免冗余副本。 对于时间序列向量（例如，每帧的视频嵌入），增量编码仅存储连续向量之间的差异，而不是完整副本。 例如，如果场景的背景保持不变，则只需要更新移动的前景元素。 这减少了顺序数据的存储开销，并且适用于 Apache Parquet 等格式，这些格式支持列式存储和高效的增量编码。
最后，选择针对向量优化的存储格式和数据库。 像 Protocol Buffers 或 HDF5 这样的二进制格式比 JSON 或 CSV 更有效地序列化向量，从而减少元数据开销。 像 Parquet 这样的列式格式使用 Snappy 或 Zstd 等算法进一步压缩数据。 Milvus 或 Pinecone 等向量数据库本身就集成了压缩和索引，使您能够以压缩格式（例如，FAISS 中的 IVF_PQ）存储向量，同时实现快速检索。 例如，与 CSV 文件中未压缩的 float32 数组相比，以 Zstd 压缩的 Parquet 格式存储 100 万个 8 位整数向量可能占用空间减少 80%。 这些方法确保了最小的磁盘使用率，而不会牺牲相似性搜索等任务的可用性。