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"xxxx" # user name, just for security cluster # password => "xxxx" # password, just for security cluster index => "xxxxxx" # destination
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
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
processors: 部署并配置自建Logstash。 为了获得更优的性能，自建Logstash中的JVM参数建议配置为“ECS/docker”内存的一半。 下载Logstash，版本建议选择7.6.2。下载地址：https://www.elastic.co/download
图3 添加角色名称 在“Cluster Permissions”设置集群权限。根据业务需要选择相应的集群权限，不配置时表示角色不具有任何集群级别的权限。在此，集群权限我们以cluster_monitor为示例。 在Elasticsearch中，cluster_monitor权限允许
"isl": 1 } DELETE文档变化 Elasticsearch 5.x中，执行DELETE index1/doc/1，如果index1不存在，会将index1创建出来。 Elasticsearch 6.x及以上版本，如果执行删除文档的索引不存在，会报错索引不存在。 _alias
Doe在获得kibana_user身份验证后获得了所有权限。同样，all_access（角色）到admin（后端角色）的映射意味着具有后端角色admin（来自LDAP / Active Directory服务器）的任何用户都获得了all_access身份验证后的所有权限。您可以将每个角色映射到许多用户和/或后端角色。
使用。通过Kibana可以搜索、查看存放在Elasticsearch索引中的数据，也可以实现以图表、地图等方式展示数据。Kibana的官方文档请参见：https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/index.html 云搜索服务的E
智能的数据处理和分析。常用于以下应用场景： 电子商务平台：快速搜索商品，提供个性化推荐，实时监控用户行为和交易数据。 内容管理系统：对大量文档和内容进行高效检索，支持复杂的查询和数据分析。 金融服务：实时监控交易数据，进行风险分析和欺诈检测。 社交媒体分析：对用户生成的内容进行情感分析，趋势和影响力评估。
15, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : {
表1提供了云搜索服务支持的SDK列表，您可以在GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档。 表1 SDK列表 编程语言 Github地址 参考文档 Java huaweicloud-sdk-java-v3 Java SDK使用指导 Python huawe
请参见增强OpenSearch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。
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":
使用嵌套字段可以实现在单条文档中存储多条向量数据，比如在RAG场景中，文档数据通常需要按段落或按长度进行切分，分别进行向量化得到多条语义向量，通过嵌套字段（Nested）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
15, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : {
Elasticsearch的ISM（Index State Management）是一个索引状态管理插件，支持通过索引使用期限、索引大小或文档数等信息的变化来自动触发周期性的管理操作。通过ISM插件可以自定义索引策略，实现自动处理索引的滚动或删除，以优化集群搜索性能或降低存储成本。ISM的使用流程：
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":
lasticsearch集群数据导入性能。 表1 Elasticsearch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。
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。 请求示例如下（开启强制同步）： PUT _cluster/settings {
org.elasticsearch.action.admin.cluster.health.ClusterHealthRequest; import org.elasticsearch.action.admin.cluster.health.ClusterHealthResponse;
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