在扩展数据系统时，使用强大节点上的单个大型索引还是将数据分割到多个节点上的较小索引之间进行选择，需要在性能、资源管理和运营复杂性之间进行权衡。在高配置节点上使用单个大型索引可以简化查询逻辑并避免网络开销，因为所有数据都在本地。但是，这种方法存在创建单点故障和限制水平可扩展性的风险。例如，如果数据集的增长超出节点的存储或计算能力，则升级将变得昂贵且具有破坏性。相反，将数据分割到多个节点上的较小索引可以实现水平扩展，提高容错能力，并实现经济高效的资源分配。但是，分配数据会引入网络延迟、跨节点协调和潜在的一致性挑战，特别是对于跨多个索引的复杂查询。
资源利用率是另一个关键考虑因素。如果工作负载不均匀，具有大型索引的单个节点可能会未充分利用资源，从而导致容量浪费。例如，搜索密集型应用程序可能会在查询高峰期遇到 CPU 峰值，而内存则处于空闲状态。跨节点分割数据可以更好地分配负载——可以调整较小的节点以适应特定的工作负载（例如，读取优化与写入优化）。但是，管理许多较小的索引需要仔细的分区（分片）以避免热点。例如，按类别分割产品数据的电子商务平台可能会意外地使处理高流量类别（如电子产品）的节点过载，而其他节点则未得到充分利用。此外，多个节点上的冗余复制变得更加复杂，从而增加了存储和同步成本。
在运营上，单节点设置降低了部署和监控的复杂性，因为只需要管理一个系统。调试更简单，因为诸如慢查询或内存泄漏之类的问题被隔离到单个环境。但是，垂直扩展（升级硬件）通常涉及停机，并且可能无法无限期地进行。分布式系统虽然更具弹性，但需要强大的工具来管理集群、自动故障转移和查询路由。例如，Elasticsearch 的分布式索引可以自动进行分片和复制，但仍然需要调整分片大小和节点角色。开发人员还必须处理诸如部分故障或网络分区之类的极端情况，这会增加开销。最终，选择取决于应用程序的可扩展性需求、对复杂性的容忍度以及增长轨迹。