现有的外存体系是DDR内存+磁盘二级存储结构。磁盘的优点是廉价，在存放大数据背景下的海量数据时扩充容量的代价容易承受。
但是，数据管理的其他操作就有些蛋疼了，很多基本的操作都发现无法避免一个瓶颈：内外存间的通信(Jeffrey Scott Vitter)
基于闪存的高速外存(SSD)没有随机I/O，这对很多ENN(Exact Nearest Neighbor)搜索方法是福音。典型的，va-file, fnn等一众将遍历作为算法搜索框架的方法会收益。这些方法在通过近似计算留下候选集后需要加载原始向量（数据点）精炼出ENN，当候选集内的点往往不是连续的，于是形成了随机I/O，这也成为了其一大短板。现在这一短板没了，Weber在98年的观点又一次焕发出威力：高维空间中任何基于聚类的方法其性能都将衰减到不如线性扫描。
不过，没有了对随机I/O的担忧不代表没有了对I/O的担忧。没有了醒目的随机I/O，新体系下的高维索引在解决ENN的时候考量的各项性能的反而都变得无法忽视，主要有以下几个：加载的候选点的个数、加载的其他数据的规模、昂贵计算的次数（主要是距离度量）、其他辅助量的计算量（例如，Adaptive distance bound, HB中的lower bound计算）。
除此之外，可能还会加上内存开销。
从这个角度，va-file如果放在外存，整个va-file加载进入内存也会伴有一定量的I/O，而聚类的一些方法索引结构体量很小，并且要加载的数据都是随需（计算出要加载的下一个聚类）加载的。并且聚类的方法并没有损失什么（原本外存技术的提高也不应对算法产生副作用）只不过也没有得到太多的促进而已。聚类方法本身的优势依旧存在，例如HB中自适应的边界相对于其他边界的优势。
现在，定义高维和大规模，综合审视ENN搜索方法的表现是否已经尽如人意？可以做一个综述的评价。不顾答案应该不太积极。
进一步提升ENN搜索算法性能的着手点在哪里？