选择数据可视化的向量数据库时，可以考虑以下几个因素：
数据结构：向量数据库的数据结构应该适合您的数据类型和查询需求。确保向量数据库支持您要存储和查询的数据类型，如文本、图像、音频等。
查询性能：选择具有高效查询性能的向量数据库，以确保能够在大规模数据上进行快速查询和分析。
支持的功能：考虑您的数据可视化需求，选择支持您所需功能的向量数据库，如实时查询、聚类分析、相似度搜索等。
可扩展性：选择支持水平和垂直扩展的向量数据库，以便在数据规模增长时能够轻松扩展数据库性能。
可视化工具集成：确保向量数据库能够与常用的数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）集成，以便更方便地进行数据可视化分析。
社区支持与文档资料：选择有活跃社区支持和完善文档资料的向量数据库，以便在使用过程中能够得到及时的帮助和支持。
综合考虑以上因素，可以选择适合您需求的数据可视化的向量数据库。常用的向量数据库包括Milvus、Faiss、Annoy等。