Vastbase向量版核心技术，帮助AI模型高效运行、性能飞跃

在人工智能时代，向量数据的检索效率直接决定了AI应用的落地效果。海量数据库Vastbase向量版通过多种向量索引类型与并行索引构建技术，突破大规模数据集并行处理性能瓶颈，实现了对亿级高维向量数据的快速检索与查询，为AI模型的高效运行提供强大的底层支撑。

点击了解Vastbase多种索引类型&并行索引构建

多种索引类型

对症下药，精准加速

索引是向量数据库的“导航地图”，其核心是通过结构化组织向量数据，降低搜索复杂度，提升搜索效率。海量数据库Vastbase向量版支持IVF、HNSW、DiskANN等多种索引结构，能够针对不同场景和需求“量身定制”索引类型，从而实现快速定位和高效检索大规模高维向量数据。

1

IVF倒排索引：聚类划分，近邻速查

基于向量空间的聚类分析，将数据集划分为多个子空间（聚类），每个子空间建立倒排列表记录成员向量。搜索时，将查询向量与中心点比较，定位所属的聚类，然后仅在该聚类内进行精确计算。

适用于内存级索引，通过仅在相关的集群中应用暴力搜索法，而不是在整个数据库中进行搜索，可以大幅减少计算量，显著提高搜索速度，但聚类质量依赖初始中心点选择。适合数据规模不大，内存资源受限、查询速度快同时对精度容忍度高的场景。

1

HNSW基于图的索引：分层导航，高速直达

构建层次化的图索引，顶层为稀疏连接的“高速层”，底层为密集连接的“精确层”。搜索时，类似跳表的机制，从顶层随机节点开始，逐层向下搜索相似节点，最终在底层找到最相似的向量。

适用于内存级索引，能够高效处理大规模数据，查询速度快，但分层图结构内存占用高，适合数据规模适中，内存充足、高精度低延迟的场景。

1

DiskANN：磁盘存储，内存减负

集合Vamana图算法与乘积量化（PQ）技术，将索引和原始数据存储在磁盘上，内存仅存压缩后的码表信息和中心点映射信息（压缩向量）。通过磁盘-内存协同访问机制，平衡资源占用与检索效率。

适用于磁盘级索引，适合超大规模数据集、对延迟有一定容忍度的场景。

并行索引构建

从单线程瓶颈到多线程协同

传统索引构建方式，存在耗时长和资源利用率低的问题。随着向量数据规模的迅速扩大，海量数据库Vastbase向量版突破并行索引构建技术，通过“多线程协同”，极大提升数据索引构建速度和数据检索效率。

并行索引构建步骤：

1

数据分片

将数据按照工作线程数划分，切分为若干子集。

2

并行处理

每个线程独立处理子集，构建局部索引（如IVF的聚类中心计算、HNSW的层级图生成）。

3

结果合并

leader线程合并所有线程结果并进行排序或图结构融合，生成全局索引。

从“大海捞针”到“精准定位”，从高维数据的复杂计算到海量索引的高效构建，海量数据库Vastbase向量版通过多种向量索引类型与并行索引构建技术，正重新定义数据检索的边界。