选择数据可视化的向量数据库时，可以考虑以下几点：
数据规模：了解自己的数据规模是非常重要的因素。考虑到数据体量可能对数据库的硬件需求有所影响，选择适合数据规模的向量数据库。
数据类型：不同的向量数据库可能更擅长处理不同类型的数据。针对自己的数据类型特点做出选择是比较明智的。
性能表现：考虑数据库对数据的查询、插入和更新的性能表现。高性能的数据库可以更好地应对复杂的数据分析和可视化需求。
支持度和生态系统：选择一个有广泛支持和活跃社区的向量数据库，这样可以更容易地获得支持和解决问题。
成本和可扩展性：考虑数据库的成本以及未来的可扩展性，确保选择的数据库可以满足未来业务增长的需求。
一些流行的向量数据库有Elasticsearch、Apache Solr、Milvus等，可以根据以上因素进行比较和选择。