扩展考量

随着向量 (vector)数据集的增长，可能达到数百万甚至数十亿条目，并且用户查询量增加，单个数据库实例将不可避免地成为瓶颈。存储容量和搜索计算能力（尤其是近似最近邻搜索，我们稍后会进行说明）都将成为限制因素。正如传统数据库处理大规模数据一样，向量数据库也需要能将负载和数据分散到多台机器上的机制。这个过程通常被称为横向扩展或向外扩展。

横向扩展：基础

大型数据系统通常采用横向扩展以提升性能和容量。这种方法涉及向集群添加更多机器（节点），并将数据和工作负载分布到这些机器上。在向量 (vector)数据库中，分片和复制是支撑横向扩展的两种基本技术。

分片：数据划分

分片是将数据集水平划分为多个数据库节点的过程。每个分区或分片都包含总向量 (vector)数据的一个子集，并可能包含其关联的元数据。当你索引新向量时，它们会根据所选策略（例如，对向量ID进行哈希、随机分配或有时基于元数据）分配给特定的分片。

优势：

1. 分布式存储： 总数据集大小可以超出任何单个节点的容量。
2. 并行处理： 索引和搜索操作可以在分片之间并行进行。当搜索查询到达时，它可能会同时广播到所有相关的分片。每个分片在其本地数据子集上执行搜索，然后将结果聚合后返回给用户。这会大幅减少搜索延迟，而非搜索单个庞大索引。

考量：

• 分片策略： 数据的分布方式影响负载均衡和查询效率。
• 查询路由： 数据库需要一种方式（通常是协调器节点或客户端内的逻辑）将查询引导至合适的分片并聚合结果。对于典型的最近邻搜索，查询通常需要发送到所有包含向量数据的分片，因为最接近的向量可能存在于任何分片中。

分片向量数据库中查询处理的简化图。协调器将查询路由到相关分片，并聚合它们各自的结果。

复制：数据副本

复制涉及在不同节点之间创建和维护数据的多个副本。在向量 (vector)数据库中，通常复制分片。因此，你可能不再只有一个节点负责分片 A，而是有两到三个节点各自持有分片 A 的相同副本。

优势：

1. 高可用性与容错： 如果持有特定分片（或副本）的节点出现故障，其他副本可以继续处理该数据的请求。这可以防止数据丢失并最大限度地减少停机时间。
2. 读取可扩展性： 读取操作（如搜索查询）可以分布到同一分片的多个副本上。这提高了系统可以处理的整体查询吞吐量 (throughput)，因为对同一数据分片的多个查询可以由不同的副本同时处理。

考量：

• 一致性： 保持副本完全同步可能具有挑战性。许多系统选择最终一致性，这意味着副本在写入操作后可能会在短时间内略微不同步，但最终会趋于一致。这通常是性能和可用性之间可接受的权衡。
• 存储成本： 复制本身会增加存储需求，因为你存储了数据的多个副本。
• 写入复杂性： 写入操作（添加、更新或删除向量）必须在分片的所有副本之间进行协调，这会增加开销。

一个同时使用分片（A、B、C）和复制（副本 1、副本 2）的集群图示。查询可以在副本之间进行负载均衡，以实现读取可扩展性和容错。写入操作需要在副本之间进行协调。

权衡

实施分片和复制会带来操作上的复杂性。管理分布式集群、确保数据一致性、优雅地处理节点故障以及有效地平衡负载，都需要向量 (vector)数据库系统内更完善的机制。不同的向量数据库平台在这些方面提供不同程度的自动化和控制。虽然单节点设置初期较为简单，但当你规划生产部署或评估不同的向量数据库产品时，了解这些扩展做法很重要，因为它们直接影响到大规模部署时的性能、可用性和成本。