在数据驱动的时代，向量数据库作为支持各种人工智能应用与大数据分析的重要工具，其性能和灵活性至关重要。随着新数据的不断写入，如何高效地处理和管理这些数据成为了数据库设计中的一大挑战。在这一背景下，索引构建技术显得尤为重要。本文将对Mlivus Cloud中的索引构建进行深入探讨，特别是临时索引与持久化索引的构建过程、应用场景及其配置细节，以帮助用户更好地理解和优化数据查询性能。如果您希望获取更多关于向量数据库的深度实战技巧，建议您阅读我的畅销书《向量数据库指南》，其中提供了大量的专业知识和实用案例。

一、索引的基础知识

在向量数据库中，索引的作用主要是优化查询性能。索引通过为数据建立结构化的访问路径，大大减少了数据检索的时间。在Mlivus Cloud中，索引一般分为临时索引和持久化索引两种，这两者在使用场景、存储方式以及性能优化上各有特点。

1.1 临时索引

临时索引是针对每个正在增长的segment（即正在写入数据的segment）而建立的内存索引。这种索引在query node上创建，并且并不会被持久化存储。当query node