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载到堆外内存中。插件使用缓存机制对这些堆外内存进行管理。上述API能够查询当前堆外内存使用量、缓存命中次数、加载次数等信息。 预加载向量索引 PUT /_vector/warmup/{index_name} 使用上述接口能将指定index_name的向量索引预加载至堆外内存供查询使用。
group 操作组：表示一组权限。例如，预定义的SEARCH操作组授权角色使用_search和_msearchAPI。 Role 角色：定义为权限或操作组的组合，包括对集群，索引，文档或字段的操作权限。 User 用户：可以向Elasticsearch集群发出操作请求。用户具有凭证（例如
写入完成后，再调用离线构建API完成向量索引的最终构建。使用离线构建功能可以有效减少合并过程中向量索引的重复构建，能够端到端提升写入和索引合并的性能。 离线构建的执行流程包含两个步骤： 合并索引段。 基于最终的索引段构建向量索引。 离线构建API的接口格式如下： POST _ve
方式获取到的集群访问地址有差异，您可以根据自己的网络环境选择合适的网络配置方式。 访问方式 表1 集群的访问方式 访问方式 适用场景 相关文档 OpenSearch Dashboards（推荐方式） 图形化操作与展示。 监控实例。 管理数据。 不限制访问语言。 通过OpenSearch
导入数据到Elasticsearch 云搜索服务支持通过云数据迁移（简称CDM）、数据接入服务（简称DIS）、Logstash、Kibana或API将数据导入到Elasticsearch。其中Kibana是Elasticsearch的图形化界面，便于交互验证，因此，这里以Kibana为
载到堆外内存中。插件使用缓存机制对这些堆外内存进行管理。上述API能够查询当前堆外内存使用量、缓存命中次数、加载次数等信息。 预加载向量索引 PUT /_vector/warmup/{index_name} 使用上述接口能将指定index_name的向量索引预加载至堆外内存供查询使用。
对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 Logstash类型集群 云搜索服务支持创建Logstash类型集群。 商用 / 2021年1月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增7
仅安全集群需要输入此参数。 index 是 导入数据的索引，即用户需要从哪个索引迁移出数据。 docinfo 否 文档信息。 取值范围：true、false。 如果设置，请在事件中包括Elasticsearch文档信息，例如索引、类型和ID。 ca_file 否 默认值“/rds/datastore/logstash/v7
a数量。 文档 Elasticsearch存储的实体，是可以被索引的基本单位，相当于关系型数据库中的行。 文档类型 类似关系型数据库中的表，用于区分不同的数据。 Elasticsearch 7.x以下版本中，1个索引里面可以包含若干个文档类型，每个文档必须设定它的文档类型。 Elasticsearch
适用场景 相关文档 Kibana（推荐方式） 图形化操作与展示。 监控实例。 管理数据。 不限制访问语言。 通过Kibana登录Elasticsearch集群 Cerebro 通过Cerebro登录Elasticsearch集群 开源Elasticsearch API 通过Curl
L的where会过滤字段但不参与ES搜索的打分机制，must也属于过滤必须满足的条件，但是会根据查询的匹配程度对搜索到的文档进行打分，在返回的结果中越匹配的文档会越靠前显示。 GET /_search { "query": { "bool": { "must":
L的where会过滤字段但不参与ES搜索的打分机制，must也属于过滤必须满足的条件，但是会根据查询的匹配程度对搜索到的文档进行打分，在返回的结果中越匹配的文档会越靠前显示。 GET /_search { "query": { "bool": { "must":
板、图表等），并在目标集群中导入，可以确保用户界面和监控仪表板的一致性。 在开发、测试和生产环境之间复制Elasticsearch环境时，Kibana可视化图表的迁移可以确保不同环境之间的一致性，提升开发和测试效率。 在业务发生故障或数据丢失的情况下，通过迁移Kibana图表到备
auto_sync/pattern/{PATTERN} 开启强制同步 开启强制同步 插件默认根据主集群索引的文档数是否发生变化来决定是否要同步元数据，当主集群只对文档进行更新且文档数不变时，插件不会同步该更新到从集群。支持修改配置，开启后，每个同步周期从集群都会强制同步主集群的索引元数据。
问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配，传统文本检索是通过倒排索引来过滤掉无关文档，而向量检索是通过对向量建立索引结构来绕过不相关的向量，减小需要考察的范围。 降低单个向量计算的复杂度 向量检索支持漏斗模型，先对所有向量
实时性：Logstash可以实现数据的准实时同步，满足大多数业务场景的需求。 易用性：通过Logstash配置文件即可实现数据同步，操作简单，无需复杂的代码开发。 约束限制 Elasticsearch中的_id字段必须与MySQL中的id字段相同。 这是为了确保当MySQL中的记录写入Elasti
一键断流 可以切断节点的所有客户端连接，不包括Kibana访问和CSS后台运维、监控类接口。用于应对突发流量场景下的集群异常，达到快速恢复集群的目的。 开启一键断流 流量控制 提供单独的流量统计接口，记录当前客户端连接数以及客户端反压连接数，用户可以基于统计值评估流控配置阈值和衡量集群压力。
向量检索的客户端代码示例（Python） OpenSearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装pytho
向量检索的客户端代码示例（Python） Elasticsearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装py
向量检索的客户端代码示例（Java） Elasticsearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Java代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 根据集群实际版本添加如下Maven依赖，此处以7
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