在低维度数据或小型数据集等情况下，精确搜索可能与近似搜索一样高效，因为精确方法的计算开销仍然可控。 这直接影响了索引选择，使得优化精度的更简单的结构优于专注于复杂近似的索引。
1. 计算开销和数据规模 在低维空间（例如，2D 坐标）或小型数据集（例如，数千个条目）中，线性扫描或基于树的索引（例如，k-d 树）等精确搜索算法的效率很高。 精确方法的时间复杂度随数据集大小线性增长 (O(N))，但对于较小的 N，这可以忽略不计。 例如，使用线性扫描搜索 2D 空间中包含 1,000 个点的数据集可能需要毫秒级的时间，与 HNSW[2] 等近似最近邻 (ANN) 索引相当。 近似方法旨在减少高维度或大 N 中的 O(N) 缩放，但在这里没有显着的加速优势，因为它们的优化（例如，HNSW 中的图遍历）引入了自己的开销[9]。
2. 索引的简单性和精度权衡 精确索引优先考虑准确性和简单性。 例如，用于精确键值查找的哈希表保证 O(1) 检索且没有近似误差，使其成为需要确定性结果的应用程序的理想选择（例如，数据库主键搜索）[6]。 相比之下，近似索引（例如，用于向量的 FAISS）会牺牲精度来换取速度，这在数据量小或维度低时是不必要的。 例如，具有精确解剖标志的 3D 医学成像数据集需要精确的空间查询——在此处使用 ANN 索引可能会引入不可接受的误差[7]。
3. 索引选择的实际意义 当数据规模或维度增加时（例如，100D 嵌入或数百万个条目），近似索引变得至关重要。 但是，对于低维度或小规模用例，开发人员应默认使用精确方法。 例如，使用 2D GPS 坐标过滤附近餐厅的移动应用程序可能会使用地理哈希或 R 树索引（精确或接近精确），而不是 ANN，从而确保效率和准确性[5]。 在这些情况下，过度使用近似索引会增加不必要的复杂性和维护成本。