有关资源使用率高的向量数据库，以下几个选择可能会符合您的需求：
Milvus：Milvus 是一个开源的向量相似度搜索引擎，可以高效地存储和检索大规模向量数据。它支持多种向量索引算法，如IVF、HNSW等，能够在高维空间快速进行相似度搜索。同时，Milvus 提供了集群部署和资源管理功能，可以有效地利用计算资源。
Faiss：Facebook AI Research 开发的 Faiss 是一个高性能的相似度搜索库，可用于在大规模向量数据集上进行快速的相似度搜索。Faiss 支持多种索引结构和算法，包括IVF、PCA等，能够有效利用计算资源，实现高效的相似度搜索。
Annoy：Annoy 是一个Python库，专门用于构建近似最近邻（ANN）数据结构，可用于高效地进行相似度搜索。Annoy 支持多种距离度量方法，并提供了多种索引算法，适用于处理大规模向量数据集。
这些工具都是为处理大规模向量数据而设计的，具有高效的搜索性能，可以有效地利用资源。您可以根据具体的需求和使用场景选择适合您的向量数据库工具。