TiDB 向量数据类型支持的最大维度数为 4096。这个限制适用于使用 VECTOR 数据类型的列，确保在存储和处理高维数据时的性能和效率。

有关更多详细信息，可以参考以下链接：TiDB 向量数据类型文档。

在 TiDB 中，VECTOR 数据类型的优化策略主要围绕提高向量搜索的性能和效率。以下是一些具体的优化建议：

1. 添加向量搜索索引：为向量列添加向量搜索索引可以显著提高查询性能，通常可以提升10倍以上的速度，代价是召回率可能会有小幅下降。向量搜索索引使用 HNSW 算法，适用于固定维度的 VECTOR(D) 数据类型。

2. 确保索引完全构建：在插入大量向量数据后，部分数据可能会在 Delta 层等待持久化。只有在数据持久化后，索引才会被构建。在索引完全构建之前，向量搜索的性能可能会不理想。可以通过查询 INFORMATION_SCHEMA.TIFLASH_INDEXES 表来查看索引的构建进度。

3. 减少向量维度或缩短嵌入：随着向量维度的增加，计算复杂度也会显著增加。因此，尽可能减少向量维度可以优化性能。这通常需要切换到另一个嵌入模型，并评估模型变化对查询准确性的影响。

4. 排除查询结果中的向量列：向量嵌入数据通常较大，仅在搜索过程中使用。通过在 SELECT 子句中明确列出需要检索的列，而不是使用 SELECT *，可以减少 TiDB 服务器和 SQL 客户端之间传输的数据量，从而提高查询性能。

5. 预热索引：如果索引长时间未被访问，TiDB 需要从云存储或磁盘加载整个索引，这会导致较高的查询延迟。通过在实际工作负载之前运行类似的向量搜索查询来预热索引，可以避免这种延迟。

6. 使用合适的距离函数：在创建和使用向量搜索索引时，必须指定距离函数。目前支持的距离函数包括余弦距离和 L2 距离。确保在查询中使用与创建索引时相同的距离函数。

7. 避免使用预过滤器：在查询中使用 WHERE 子句进行预过滤会导致无法利用向量索引。应先进行 K-Nearest Neighbors (KNN) 查询，然后再过滤不需要的结果。

通过以上优化策略，可以有效提升 TiDB 中 VECTOR 数据类型的查询性能和效率。