为了处理向量数据库上的大量查询负载，开发人员可以使用查询批处理、异步处理和跨副本负载均衡等技术。每种方法都能优化资源使用，提高可扩展性，同时在高需求下保持性能。选择取决于数据库的功能、基础设施设置和特定的工作负载模式。
批量处理多个查询通过将请求分组到单个操作中来减少开销。例如，像 Milvus 这样的向量数据库允许在一个 API 调用中发送一批向量，而不是单独处理它们。这最大限度地减少了网络往返，并利用了数据库引擎中的批量处理优化。但是，必须平衡批量大小：太小，好处有限；太大，内存或延迟可能会飙升。一个实际的用例是在非高峰时段批量处理用户推荐。FAISS 或 PyTorch 等工具也支持批量相似性搜索，可以集成到自定义管道中。
异步查询将请求提交与结果处理分离，从而释放资源。例如，使用 Python 的 asyncio 或 Node.js 事件循环可以让应用程序处理数百个并发查询，而无需阻塞线程。像 Redis 或 Elasticsearch（当用于向量搜索时）这样的数据库的异步客户端可以有效地管理连接池。但是，这需要仔细的错误处理，以避免未处理的故障。开发人员可以通过将数据库调用包装在 async 函数中，并使用 await 来处理到达的结果来实现这一点。这种方法对于读取量大的应用程序（如实时搜索 API）特别有效，在这些应用程序中，跨查询的延迟容忍度各不相同。
跨副本负载均衡分配流量以防止瓶颈。例如，Kubernetes 集群可以将查询路由到像 Qdrant 或 Weaviate 这样的向量数据库的多个实例，根据需要水平扩展。像 HAProxy 这样的工具或云负载均衡器（例如，AWS ALB）可以使用像轮询或最少连接这样的算法来分配请求。一致性在这里至关重要：副本必须保持同步，这可以通过快照或基于日志的复制来实现。一个常见的设置涉及一个处理写入的主实例和提供读取查询的副本。此方法适用于拥有全球用户群的应用程序，其中不同区域中的副本可以减少延迟。像 Prometheus 这样的监控工具可以帮助跟踪副本性能并动态调整负载分配。