选择数据可视化的向量数据库时，需要考虑以下几个方面：
数据类型和规模：确定需要存储的数据类型和规模，有些向量数据库对数据规模有一定的限制。
查询速度和性能要求：数据可视化需要实时的查询和展现数据，因此向量数据库的查询性能和响应速度至关重要。
支持的功能和特性：确保向量数据库支持您需要的数据处理和分析功能，如相似性搜索、聚类分析等。
可扩展性和容灾能力：考虑未来数据量的增长以及系统的容灾能力，选择具有良好扩展性和可靠性的向量数据库。
成本和维护：评估向量数据库的部署成本和维护成本，确保能够在财务和资源方面承受。
常见的一些开源向量数据库包括Milvus、Faiss、Annoy等，您可以根据以上因素进行评估和选择。