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够有效减少训练的开销、中心点索引的查询次数，提升写入以及查询的性能。 选择启用向量检索的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。 单击左侧导航栏的“Dev Tools”，进入操作界面。 创建中心点索引表。 创建的索引命名为my_dict，注意该索引的number_
改”配置路由信息。 “IP地址”：填写LDAP服务器的子网。如果使用的是ECS上的LDAP服务，则此处直接填写ECS的子网。“子网掩码”：填写LDAP服务器的子网掩码。如果使用的是ECS上的LDAP服务，则此处直接填写ECS的子网掩码。 “更改类型”：选择“添加”。 单击“确定”完成配置。
于等于所选的AZ数量，否则跨可用区部署会失败。 部署跨AZ集群时，任意类型的节点都会被均匀的分布在不同的AZ上，满足各个AZ之间节点数量的差小于等于1。 当集群中数据节点和冷数据节点的数量和可用区的数量不是整数倍关系时，集群的数据分布可能会不均匀，从而影响数据查询或写入业务。 表1
节点数量 设置集群中的数据节点个数。可选节点数为1~32。 1 CPU架构 具体支持的类型由实际区域环境决定。 X86计算 节点规格 选择集群节点的规格。 ess.spec-4u8g 节点存储 选择集群节点的存储类型。 高I/O 节点存储容量 设置集群节点的存储空间大小，其取值范
取值样例 虚拟私有云 指定集群节点使用的虚拟专用网络，实现不同业务的网络隔离。 说明： 此处您选择的VPC必须包含网段（CIDR），否则集群将无法创建成功。新建的VPC默认包含网段（CIDR）。 vpc-default 子网 集群使用子网实现与其他网络的隔离，并独享所有网络资源，以提高网络安全。
使用备份与恢复迁移集群的核心在于直接复制数据存储层的文件以实现数据备份，该方案避免了对Elasticsearch外部读写接口的依赖，从而显著降低了对源集群性能的影响。对于对业务延迟要求不严苛的集群而言，此方法对性能的干扰几乎可以忽略。 约束限制 目标集群的版本不能低于源集群的版本，版本兼容性分析请参见Snapshot
delay 管道事件批处理参数，以指定在将规模较小的事件批次调度至管道工作线程之前，对每个事件的等待时长。 50 query.type 用于事件缓冲的内部队列模型。 “memory”为基于内存的传统队列。 “persisted”为基于磁盘的ACKed持久化队列。 memory 配置完成
不断合并成大的索引段，以提供更优的查询性能。由于向量索引的构建是计算密集型的，向量数据写入过程频繁的合并任务会消耗更多的CPU资源。因此，在数据实时性要求不高的场景，建议设置向量字段的“lazy_indexing”参数为“true”开启索引延迟构建，当全量数据写入完成后，再调用离
Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 请求已成功。 400 非法请求。 建议直接修改该请求，不要重试该请求。 404 所请求的资源不存在。 建议直接修改该请求，不要重试该请求。
可以将这些向量写入同一条ES的文档中。对于包含多条向量数据的文档，查询时任意一条向量数据与查询向量相似便会返回该条文档。 约束限制 仅Elasticsearch 7.10.2版本的集群支持在嵌套字段中使用向量索引。 创建向量索引 创建一个带有嵌套字段的向量索引，该索引包含一个id
CSS服务中为什么新创建的索引分片集中分配到单节点上？ 原因分析 新建索引分片被集中分配于一个node节点上可能有以下原因： 之前索引的分配导致某个节点上的shards数量过少，新建索引shards分配被balance.shard参数主导，为了平衡所有索引的全部分片，将shards集中分配在数量过少的节点上。
提高数据迁移的效率。 并发同步技术：利用slice并发同步技术，可以提高数据迁移的速度和性能，尤其是在处理大规模数据时。 配置简单：华为云Logstash的配置相对简单直观，通过配置文件即可实现数据的输入、处理和输出。 强大的数据处理功能：Logstash内置了丰富的过滤器，可以
'Content-Type: application/json' localhost表示集群的访问地址，username和password分别表示安全模式集群的用户名和密码。 支持的SQL操作 支持的SQL操作包括声明、条件、聚合函数、Include和Exclude、常用函数、连接join和展示等操作。
'Content-Type: application/json' localhost表示集群的访问地址，username和password分别表示安全模式集群的用户名和密码。 支持的SQL操作 支持的SQL操作包括声明、条件、聚合函数、Include和Exclude、常用函数、连接join和展示等操作。
本文介绍如何在Elasticsearch集群实现搜索数据的简繁体转换。 场景介绍 简繁体转换插件是一款可以使中文简体和中文繁体相互转换的插件。通过该插件的转换，用户可以使用中文繁体关键字搜索出包含对应中文简体的索引数据，也可以使用中文简体关键字搜索出包含对应中文繁体的索引数据。 云搜索服务默认安装了简繁体转换插件，用户无需自行安装。
0/s 表3 返回信息的参数说明 参数 说明 index 索引名称。 begin 查看监控数据的起始时间。 end 查看监控数据的结束时间。 status 查询监控时间间隔内的索引状态。 pri 查询监控时间间隔内的索引的shard数量。 rep 查询监控时间间隔内的索引副本数量。 init
各个AZ之间节点数量的差小于等于1，具体的节点分布情况，包括不同数量的节点如何在各个可用区中分布，可以参考表1。 在创建集群时，选择的节点数量都要大于等于2，否则跨可用区部署会失败。 部署跨AZ集群时，节点会被均匀的分布在不同的AZ上。 表1 节点数量和AZ分布 集群节点个数 单AZ
本文介绍如何在Elasticsearch集群实现搜索数据的简繁体转换。 场景介绍 简繁体转换插件是一款可以使中文简体和中文繁体相互转换的插件。通过该插件的转换，用户可以使用中文繁体关键字搜索出包含对应中文简体的索引数据，也可以使用中文简体关键字搜索出包含对应中文繁体的索引数据。 云搜索服务默认安装了简繁体转换插件，用户无需自行安装。
建议根据业务需要升级节点规格或者对集群节点的数量和存储容量进行扩容，使集群更好的满足业务需求。升级节点规格、扩容节点数量和节点存储容量的指导请参见扩容Elasticsearch集群。 查询集群是否存在任务堆积。 方式一：在Kibana的“Dev Tools”页面，分别执行以下命令查询是否存在任务堆积。
表1 标准查询的参数说明 参数 说明 vector（第一个） 表示该查询类型为VectorQuery。 my_vector 指定了需要查询的向量字段名称。 vector（第二个） 指定查询向量的具体值，支持数组形式以及Base64编码形式的输入。 topk topk的值通常与size保持一致。
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