在处理超大规模向量集时，开发者通常在三种存储介质之间进行选择：RAM、SSD 和 HDD。RAM 提供最快的访问速度，但容量有限；SSD 在速度和存储容量之间取得平衡；而 HDD 提供最大的存储空间，成本最低，但性能较慢。这些选择直接影响索引的构建速度以及向量搜索（例如，相似性搜索）的执行效率。实时应用程序通常优先考虑 RAM，而对成本敏感或存档系统可能会使用 HDD，SSD 则作为两者之间的中间地带。
索引构建时间受到存储速度的严重影响。构建索引（例如，用于近似最近邻搜索）需要读取整个数据集并计算树或图等结构。HDD 具有高延迟和慢速读取速度（例如，100-200 MB/s），这使得该过程对于大型数据集来说不切实际——构建 1TB 索引可能需要数小时。SSD 具有更快的读取速度 (500-3500 MB/s)，可显著减少构建时间，通常可减少 5-10 倍。基于 RAM 的系统速度最快，因为数据以内存速度访问（例如，20-60 GB/s），从而实现近乎即时的处理。例如，FAISS（一种流行的向量搜索库）可以在数据驻留在 RAM 中时在几分钟内构建索引，但如果被迫使用磁盘存储，则速度会急剧下降。一些系统使用混合方法，例如将经常访问的数据缓存在 RAM 中，而将其余数据存储在 SSD 上。
搜索性能取决于查询期间检索向量的速度。RAM 允许亚毫秒级的延迟，这对于推荐系统等实时应用程序至关重要。SSD 引入了更高的延迟（例如，每次读取 0.1-2 毫秒），但仍然可以支持超过 RAM 容量的数据集的中等查询速率。HDD 的寻道时间约为 10 毫秒，由于吞吐量差，很少用于主动查询。Milvus 或 Weaviate 等工具通常在 SSD 上使用内存映射文件来平衡成本和性能，从而允许以可接受的延迟查询“热”数据。例如，混合设置可能会在 RAM 中存储 1000 万个向量以实现即时访问，同时将 10 亿个较旧的向量卸载到 SSD，从而以略微增加的延迟换取海量的存储节省。最终的选择取决于平衡预算、数据集大小和可接受的查询速度。