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CSS集群搜索引擎使用 CSS服务中为什么新创建的索引分片集中分配到单节点上？ CSS服务中Elasticsearch 7.x集群如何在index下创建type？ CSS服务中如何配置Elasticsearch索引副本数量？ CSS服务中Elasticsearch集群分片过多会有哪些影响？
配置Elasticsearch集群索引回收站 Elasticsearch集群在执行删除索引的操作时，会直接将索引删除，没有回收站的能力。为了防止客户误操作导致数据被删除，CSS提供了索引回收站功能，支持将删除的索引存放到回收站中，且支持从回收站中还原索引，进而提升集群的数据可靠性。 约束限制 仅Elasticsearch
管理向量索引缓存 CSS的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询
安全集群索引只读状态修改报错 问题描述 安全集群空间存满之后，索引会全部变为只读模式"read_only_allow_delete": "true"，导致无法再写入，需手动修改只读模式为“false”，执行如下命令： PUT _settings { "index": { "blocks":
管理向量索引缓存 CSS的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询
切换OpenSearch集群冷热数据 云搜索服务支持给Elasticsearch集群配置冷数据节点，支持对索引数据进行冷热切换。 场景描述 通过切换冷热数据，可以将部分现查要求秒级返回的数据放在高性能机器上面作为热数据，对于历史数据要求分钟级别返回的数据放在大容量低规格节点作为冷数据。冷热数据切换可以减低存储成本，提升搜索效率。
切换Elasticsearch集群冷热数据 云搜索服务支持给Elasticsearch集群配置冷数据节点，支持对索引数据进行冷热切换。 场景描述 通过切换冷热数据，可以将部分现查要求秒级返回的数据放在高性能机器上面作为热数据，对于历史数据要求分钟级别返回的数据放在大容量低规格节点作为冷数据。冷热数据切换可以减低存储成本，提升搜索效率。
CSS集群冻结索引后如何查询OBS上的索引占用量？ CSS集群冻结到OBS上的索引大小和未冻结时的索引大小是一样的，通过查询已冻结的索引信息就可以获取OBS上所有索引的大小信息，而所有索引的大小之和就是OBS上索引的占用量。 执行如下命令获取正在冻结过程中或者已经冻结完成的所有索引。 GET
opendistro-ism-config”索引中写入一条数据，这条数据的“_id”就是policy的名字，内容是policy的定义。 图1 写入一条数据 将policy和索引绑定以后，系统会再往“.opendistro-ism-config”索引中写入一条数据。这条数据的初始状态如下图所示。 图2 数据初始状态
以下是使用Elasticsearch集群完成数据搜索的操作步骤。 开始迁移数据前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 步骤1：创建集群：创建一个Elasticsearch非安全集群用于搜索数据。 步骤2：导入数据：在Kibana上使用开源Elasticsearch API导入数据。 步骤3：搜索数据：在Elas
配置Elasticsearch集群索引监控 场景描述 索引监控功能用以监测集群索引的运行状态和变化趋势，评估业务使用情况，并能够协助及时发现并处理潜在风险，确保集群稳定运行。索引监控会收集索引的stats信息，并将其存储在集群的监控索引（索引名称是“monitoring-eye-
向于使得每个索引的所有分片在节点上均匀分布，如a索引共有6个shards，数据节点有3个，该配置值倾向于让a索引2、2、2平衡分配。 “balance.shard”：值越大，shard分配越倾向于使得所有分片（所有索引的）在节点上平衡，如索引a有2个shards，索引b有4个sh
优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector.inde
以下是使用OpenSearch集群完成数据搜索的操作步骤。 开始迁移数据前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 步骤1：创建集群：创建一个OpenSearch非安全集群用于搜索数据。 步骤2：导入数据：在OpenSearch Dashboards上使用开源Elasticsearch API导入数据。 步骤3
向量检索插件涉及较高的内存计算，内存要求比普通索引高，建议集群选择“内存优化型”的计算规格。 集群数据节点或冷数据节点的内存规格要大于16G，否则无法使用CSS服务的向量检索插件，如果需要开启则请联系技术支持。 向量检索的集群规格规划 向量检索的索引构建与查询均使用堆外内存，所以集群容量与索引类型、总堆外内
优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector.inde
h集群数据导入性能。 表1 OpenSearch集群导入数据的方式 导入数据方式 适用场景 支持数据格式 相关文档 数据处理管道Logstash Logstash开源服务器端实时数据处理管道，支持多个来源采取数据。适用场景多，比如日志数据、监控数据、metric数据等流数据。 JSON、CSV、文本等多种格式
从而提升数据导入性能。 Bulk聚合优化 文本索引加速 通过指定配置项“index.native_speed_up”可以开启文本索引加速。索引加速功能通过优化索引流程以及内存使用等方式实现，对于文本字段（text、keyword）能够极大提升索引构建的性能。当开启文本索引加速时，支持通过指定配置项“index
通过读写分离插件建立源集群和目标集群的连接。 在目标集群配置索引自动同步，实现源集群的数据自动同步到目标集群。同步周期默认是30秒，支持修改。 查询自动同步状态，确认集群数据是否迁移完成。 更多关于CSS服务的读写分离功能的介绍请参见配置Elasticsearch集群读写分离。 方案优势 数据一致性高：利用读写分离的
息。 索引 填写索引名称，支持选择索引进行备份。索引名称不能包含空格和大写字母，且不能包含“"\<|>/?”特殊字符，多个索引之间使用英文逗号隔开。如果不填写，则默认备份集群中所有索引。支持使用“*”匹配多个索引，例如“index*”，表示备份名称前缀是index的所有索引的数据。
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