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式DocValue（系统堆外内存）等场景。 超高IO型 1:8 NVMe接口的本地SSD盘，相比磁盘增强型，数据盘较小。适合对时延要求高，写入压力大的场景，比如电商、APP搜索，性能比SSD云盘更好。存在本地盘有崩溃的风险，需要开启副本。 鲲鹏计算 鲲鹏通用计算型 1:2 和1:4
配置OpenSearch集群向量检索 向量检索特性介绍 在OpenSearch集群创建向量索引 在OpenSearch集群使用向量索引搜索数据 优化向量检索写入与查询性能 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例（Python） 向量检索的客户端代码示例（Java） 父主题： 增强OpenSearch集群搜索能力
节点 性能基线 节点数量计算方式 示例 写入节点 对于挂载云盘的节点，其单核写入性能基线为1MB/s。 对于超高IO型的节点，其单核写入性能基线为1.5MB/s。 写入节点数=业务峰值时的流量÷单节点的核数÷单核写入性能基线x副本数 业务峰值写入100MB/s，使用16u64g的节点
在Elasticsearch集群创建向量索引 在Elasticsearch集群使用向量索引搜索数据 在嵌套字段中使用向量索引 优化向量检索写入与查询性能 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例（Python） 向量检索的客户端代码示例（Java） 父主题： 增强Elasticsearch集群搜索能力
Elasticsearch集群报错：unassigned shards all indices 问题描述 Elasticsearch集群报错unassigned shards all indices，集群状态为red。 原因分析 当前集群存在未分配的shard。 解决方案 在Kibana的“Dev
earch-dashboards.log pid.file: /home/Ruby/run/opensearch-dashboards.pid server.host: 192.168.xxx.xxx //OpenSearch Dashboards服务器的IP地址或DNS名称，建议使用localhost
Elasticsearch集群出现写入拒绝“Bulk Reject”，如何解决？ Elasticsearch集群创建index pattern卡住，如何解决？ 云搜索控制台页面提示系统繁忙 Elasticsearch集群报错：unassigned shards all indices e
≥ 0 indices_count 索引数量 CSS集群的索引数量。 ≥ 0 total_shards_count 分片数量 CSS集群的分片数量。 ≥ 0 primary_shards_count 主分片数量 CSS集群的主分片数量。 ≥ 0 docs_count 文档数量 CSS集群的文档数量。
≥ 0 indices_count 索引数量 CSS集群的索引数量。 ≥ 0 total_shards_count 分片数量 CSS集群的分片数量。 ≥ 0 primary_shards_count 主分片数量 CSS集群的主分片数量。 ≥ 0 docs_count 文档数量 CSS集群的文档数量。
tash、开源Elasticsearch API、云数据迁移服务CDM和数据复制服务DRS，支持不同来源和格式的数据导入，以及针对关系型数据库的实时同步，用户可根据业务场景和数据特性选择最佳方法。 OpenSearch集群导入数据方式 搜索数据 CSS服务推荐使用DSL语言在Op
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 OpenSearch 1.3.6 向量检索特性介绍 存算分离 存算分离支持将集群新写入的数据存储在SSD来达到最佳的查询检索性能，将历史数据存储到OBS中降低数据的存储成本。 存算分离和切换冷热数据比，更适用于对搜索性能要求
使用率、最大JVM堆使用率、平均CPU使用率、最大CPU利用率。 监控集群的写入、查询延迟和吞吐量情况，推荐重点配置如下监控指标：平均索引延迟、平均索引速率、平均查询延迟、平均查询速率。 监控集群的写入、查询的排队队列和拒绝情况，推荐重点配置如下监控指标：Write队列中总排队任
使用率、最大JVM堆使用率、平均CPU使用率、最大CPU利用率。 监控集群的写入、查询延迟和吞吐量情况，推荐重点配置如下监控指标：平均索引延迟、平均索引速率、平均查询延迟、平均查询速率。 监控集群的写入、查询的排队队列和拒绝情况，推荐重点配置如下监控指标：Write队列中总排队任
put("index.vector", true) // 开启向量特性 .put("index.number_of_shards", 1) // 索引分片数， 根据实际需求设置 .put("index.number_of_replicas"
tash、开源Elasticsearch API、云数据迁移服务CDM和数据复制服务DRS，支持不同来源和格式的数据导入，以及针对关系型数据库的实时同步，用户可根据业务场景和数据特性选择最佳方法。 Elasticsearch集群导入数据方式 搜索数据 CSS服务推荐使用DSL语言
当数据节点任务分发量、结果汇聚量过大时，可以升级Client节点（ess-client）的“节点规格”。 当数据的写入与查询突然变得缓慢时，可以升级数据节点（ess）的“节点规格”提高数据节点的查询与写入效率。 当存在冷数据查询缓慢时，可以升级冷数据节点（ess-cold）的“节点规格”，提高数据查询的效率。
当数据节点任务分发量、结果汇聚量过大时，可以升级Client节点（ess-client）的“节点规格”。 当数据的写入与查询突然变得缓慢时，可以升级数据节点（ess）的“节点规格”提高数据节点的查询与写入效率。 当存在冷数据查询缓慢时，可以升级冷数据节点（ess-cold）的“节点规格”，提高数据查询的效率。
单节点使用率超过95%：系统会对Elasticsearch集群中对应节点里每个索引强制设置“read_only_allow_delete”属性，此时该节点上的所有索引将无法写入数据，只能读取和删除对应索引。 单节点使用率过高，可通过扩容Elasticsearch集群操作动态调整集群节点的数量和容量。新扩容的节点不
那么这个快照将会一直处于快照中。 解决方法：调用快照删除接口。 临时AK、SK过期。 CSS通过委托将Elasticsearch中的数据写入到用户的OBS中，快照仓库创建的时候，需要去使用委托获取临时的AK 、SK设置到仓库中。由于临时的AK、SK是有时效性的（24小时过期），
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