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-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。 变更OpenSearch集群节点规格 增加节点类型
-约翰内斯堡、拉美-墨西哥城一、拉美-墨西哥城二、拉美-圣保罗一。 日志管理 为了方便用户使用日志定位问题，云搜索服务提供了日志备份和日志查询功能。用户可以将集群的日志备份在OBS桶中，然后通过OBS可以直接下载需要的日志文件，进行问题分析定位。 日志管理 VPC服务介绍【视频】
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不高的场景，冷数据存储在OBS中，存储成本更低一些。
如果采用指定_id的写入方式，数据写入时会先触发一次查询操作，进而影响数据写入性能。对于不需要通过_id检索数据的场景，建议使用随机生成的_id。 设置合适的分片数 分片数建议设置为集群数据节点的倍数，且分片的大小控制在50GB以内。 关闭副本 数据写入与查询错峰执行，在数据写入时关闭数据副本，待数据写入完成后再开启副本。
计算和排序。本方法不需要对所有向量都进行复杂的计算，可以有效提高检索效率。 向量检索即在一个给定的向量数据集中，按照某种度量方式，检索出与查询向量相近的K个向量（K-Nearest Neighbor，KNN），但由于KNN计算量过大，通常只关注近似近邻（Approximate Nearest
计算和排序。本方法不需要对所有向量都进行复杂的计算，可以有效提高检索效率。 向量检索即在一个给定的向量数据集中，按照某种度量方式，检索出与查询向量相近的K个向量（K-Nearest Neighbor，KNN），但由于KNN计算量过大，通常只关注近似近邻（Approximate Nearest
云审计服务（Cloud Trace Service，简称CTS） 云审计服务（CTS）可以记录与CSS云搜索服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。详细请参考云审计服务用户指南。
到配置的集群，配置样例如“122.122.122.122:9200”。 自定义缓存 indices.queries.cache.size 查询阶段的缓存大小。 取值范围：1-100。 单位：%。 默认值：10%。 线程池队列大小 thread_pool.force_merge.size
到配置的集群，配置样例如“122.122.122.122:9200”。 自定义缓存 indices.queries.cache.size 查询阶段的缓存大小。 取值范围：1-100。 单位：%。 默认值：10%。 线程池队列大小 thread_pool.force_merge.size
RestClient lowLevelClient = builder.build(); /** * 查询“test”索引是否存在。当索引存在时返回200，不存在时返回404。 */ Request request
云搜索服务支持自动部署，快速创建Elasticsearch集群和OpenSearch集群，免运维，内置搜索调优实践；拥有完善的监控体系，提供一系列系统、集群以及查询性能等关键指标，让用户更专注于业务逻辑的实现。 Logstash Logstash是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。在ELK整个生
6.2' 通过Rest High Level Client连接非安全集群 通过Rest High Level Client连接非安全集群，并查询test索引是否存在。代码示例如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
“index*”，表示备份名称前缀是index的所有索引的数据。 说明： 在Kibana中使用GET /_cat/indices命令，可以查询集群中所有索引的名称。 快照描述 描述快照信息。 在快照管理列表中，当“快照状态”为“可用”时表示快照创建成功。 快照创建成功后，在快照管
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