向量数据库中的索引对于提升高维数据空间中搜索操作的效率和速度至关重要。鉴于向量数据库中存储的数据的复杂性和海量性，索引机制对于快速定位和检索与查询最相关的向量至关重要。以下是向量数据库中索引的主要功能和优势：
● 高效的搜索操作：索引结构（例如 KD 树、VP 树或倒排索引）通过以减少在整个数据集中执行详尽搜索的需要的方式组织数据，从而实现更快的搜索操作。
● 可扩展性：随着数据量的增长，索引可确保搜索操作能够随着数据库的大小有效扩展，从而帮助维持性能水平。
● 减少延迟：通过促进更快的搜索，索引显著减少了查询与其相应结果之间的延迟，这对于需要实时或近实时响应的应用程序至关重要。
● 支持复杂查询：高级索引技术通过高效导航高维空间来支持更复杂的查询，包括最近邻搜索、范围查询和相似性搜索。
● 优化资源使用：有效的索引可以最大限度地减少搜索所需的计算资源，从而节省成本并提高系统可持续性，尤其是在基于云或分布式的环境中。
向量数据库常见索引方法包括：
平坦索引（FLAT）
● 向量以原始形式存储，无压缩或结构化处理。
● 查询时需遍历所有向量计算相似度（如余弦相似度或欧氏距离），适合小规模数据，但效率低。
树形索引（KD-Tree、Ball-Tree）
● 将向量空间递归分割为子空间，通过树结构加速搜索。
● 适用于低维（<20维）数据，但在高维场景下性能下降（如“维度灾难”）。 哈希索引（LSH） ● 利用局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing）将相似向量映射到同一桶中。 ● 通过牺牲部分召回率换取速度，适合大规模数据的粗粒度筛选。 图索引（HNSW） ● 构建分层导航小世界图（Hierarchical Navigable Small World Graph），通过多层图结构加速搜索。 ● 支持高维数据（>1000维）的近似最近邻搜索（ANN），在精度和效率间取得平衡。
倒排索引（IVF系列）
● 将向量空间划分为多个聚类中心（如k-means），每个聚类对应一个倒排列表。
● 查询时先定位目标聚类，再在局部范围内搜索，显著减少计算量。常见变体包括IVF-PQ（结合乘积量化）和IVF-HNSW（结合图索引）。
