选择存储密度高的向量数据库时，您可以考虑以下几点：
数据结构：选择支持稀疏向量和压缩技术的向量数据库，能够有效地提高存储密度。
索引方式：选择适合高维向量索引的算法，例如LSH（局部敏感哈希）、ANNOY（近似最近邻搜索）、HNSW（层次化navigable small world）等，可以提高检索效率和存储密度。
存储格式：选择能够有效压缩数据并减小存储空间的存储格式，比如使用浮点数表示向量而不是整数，或者采用特定的存储结构。
查询效率：除了存储密度，还要考虑向量数据库的查询效率，选择能够在高密度存储下实现快速检索的数据库。
通过综合考虑以上因素，您可以选择一个存储密度高且能够满足您需求的向量数据库。