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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 仅Elasticsearch
o界面可以看到集群的load数值突然飙升。 原因分析 集群出现load升高的可能原因如下： 查询请求命中的数据较多导致查询线程执行缓慢。 写入压力过大导致很多线程出现卡死现象。 排查步骤 方法1：Cerebro工具 登录云搜索服务管理控制台。 左侧导航栏，选择“集群管理 > El
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。
大规模写入场景下容易触发写拒绝。同时，在大规模集群中，长尾效应会导致Bulk请求时延较高。 通过指定配置项“index.bulk_routing”可以开启集群的Bulk路由优化，该优化可以减少内部转发的请求数量，在shard数较多的场景下，能够有效提升写入性能以及减少写入拒绝。 说明：
Elasticsearch后台的bulk的线程池最大只支持接受200请求数队列，超过的请求会被rejected。 解决方案 建议根据实际情况调整客户端的并发写入请求数（调整到一个合适的阈值），另外被rejected的http请求ES-Hadoop是有重试机制的，可修改以下参数: “es.batch
大规模写入场景下容易触发写拒绝。同时，在大规模集群中，长尾效应会导致Bulk请求时延较高。 通过指定配置项“index.bulk_routing”可以开启集群的Bulk路由优化，该优化可以减少内部转发的请求数量，在shard数较多的场景下，能够有效提升写入性能以及减少写入拒绝。 说明：
照官方的默认配置通常1核CPU分配给filebeat时，写ES的速率低于1M/S，这里可以针对filebeat.yml配置文件做优化，提高写入ES的性能。 原因分析 filebeat.yml的默认配置比较保守，在日志量很大的业务场景，需要修改filebeat.yml参数进行调优。
"log_alias": { "is_write_index": true } } } 使用别名“log_alias”写入数据，且写入时“log_alias”始终指向最后一个索引。 POST log_alias/_bulk {"index":{}} {"name":"name1"}
"log_alias": { "is_write_index": true } } } 使用别名“log_alias”写入数据，且写入时“log_alias”始终指向最后一个索引。 POST log_alias/_bulk {"index":{}} {"name":"name1"}
3_*。 Elasticsearch使用类LSM-Tree写入模型，数据持续写入和更新的过程中会生成大量小的索引段，并通过后台合并任务不断合并成大的索引段，以提供更优的查询性能。由于向量索引的构建是计算密集型的，向量数据写入过程频繁的合并任务会消耗更多的CPU资源。因此，在数据实时
列表最大支持20条，单个字串最大长度512字节。 编辑完成后，单击“下一页”配置Logstash管道参数。 表2 管道参数说明 参数 说明 pipeline.workers 并行执行管道的Filters和Outputs阶段的工作线程数。 取值范围：1~20 默认值：CPU核数 pipeline.batch.size
"metric": "euclidean" } } } } 写入中心点向量数据。 参考导入向量数据将采样或者聚类得到的中心点向量写入上述创建的my_dict索引中。 调用注册接口。 将上述创建的my_dict索引注册具有全局唯一标识名称（dict_name）的Dict对象。
配置Elasticsearch集群聚合增强 读写分离 读写分离支持将写入主集群（Leader）的数据自动同步到从集群（Follower），实现主集群承担写入任务，从集群承担查询任务。读写分离可以将读写压力分开，提高查询的性能。当主集群无法提供服务时，可以通过主从切换使用从集群提供写入和查询服务，保证业务可以正常进行。
byte进行扫描，遇到重复的就进行压缩。该算法适用于读取量大、写入量小的场景。 best_compression算法 除了默认的LZ4算法，云搜索服务还支持自定义best_compression算法。该算法适用于写入量大、索引存储成本高的场景，例如日志场景、时序分析场景等，可以大大降低索引的存储成本。
优化Elasticsearch和OpenSearch集群性能 优化Elasticsearch和OpenSearch集群写入性能 优化Elasticsearch和OpenSearch集群查询性能
数据导入导出类 Elasticsearch显示CPU使用率高，导致日志无法写入 ECS服务器部署Logstash推送数据到CSS服务报错 ES-Hadoop导数据时报"Could not write all entries"异常
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
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
Boot使用Elasticsearch出现Connection reset by peer问题 为什么集群创建失败 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
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