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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。
"vector": "true", # 开启向量特性 "number_of_shards": 1, # 索引分片数,根据实际需求设置 "number_of_replicas": 0, # 索引副本数,根据实际需求设置
"vector": "true", # 开启向量特性 "number_of_shards": 1, # 索引分片数,根据实际需求设置 "number_of_replicas": 0, # 索引副本数,根据实际需求设置
Elasticsearch集群报错:unassigned shards all indices 问题描述 Elasticsearch集群报错unassigned shards all indices,集群状态为red。 原因分析 当前集群存在未分配的shard。 解决方案 在Kibana的“Dev
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
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
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
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
≥ 0 indices_count 索引数量 CSS集群的索引数量。 ≥ 0 total_shards_count 分片数量 CSS集群的分片数量。 ≥ 0 primary_shards_count 主分片数量 CSS集群的主分片数量。 ≥ 0 docs_count 文档数量 CSS集群的文档数量。
≥ 0 indices_count 索引数量 CSS集群的索引数量。 ≥ 0 total_shards_count 分片数量 CSS集群的分片数量。 ≥ 0 primary_shards_count 主分片数量 CSS集群的主分片数量。 ≥ 0 docs_count 文档数量 CSS集群的文档数量。
BY或ORDER BY来获得结果。 LIMIT和OFFSET不支持一起使用(例如LIMIT 25 OFFSET 25)。 JDBC驱动 Java数据库连接(JDBC)驱动程序允许您将Open Distro for Elasticsearch与您的商业智能(BI)应用程序集成。 有关下载和
节点 性能基线 节点数量计算方式 示例 写入节点 对于挂载云盘的节点,其单核写入性能基线为1MB/s。 对于超高IO型的节点,其单核写入性能基线为1.5MB/s。 写入节点数=业务峰值时的流量÷单节点的核数÷单核写入性能基线x副本数 业务峰值写入100MB/s,使用16u64g的节点
华为云 云搜索服务 云搜索服务(Cloud Search Service,简称CSS),为您提供托管的分布式搜索引擎服务,完全兼容开源Elasticsearch搜索引擎,支持结构化、非结构化文本的多条件检索、统计、报表。云搜索服务的使用流程和数据库类似。 图说云搜索服务 产品介绍
BY或ORDER BY来获得结果。 LIMIT和OFFSET不支持一起使用(例如LIMIT 25 OFFSET 25)。 JDBC驱动 Java数据库连接(JDBC)驱动程序允许您将Open Distro for Elasticsearch与您的商业智能(BI)应用程序集成。 有关下载和
Dashboards 无。 通过控制台访问OpenSearch Dashboards登录OpenSearch集群 公网地址访问OpenSearch Dashboards 仅安全模式的集群支持通过Kibana公网访问地址访问OpenSearch Dashboards。 通过公网地址访问OpenSearch
节点 性能基线 节点数量计算方式 示例 写入节点 对于挂载云盘的节点,其单核写入性能基线为1MB/s。 对于超高IO型的节点,其单核写入性能基线为1.5MB/s。 写入节点数=业务峰值时的流量÷单节点的核数÷单核写入性能基线x副本数 业务峰值写入100MB/s,使用16u64g的节点
CSS创建索引报错“maximum shards open” 问题描述 创建索引时,报错显示“this action would add [2] total shards, but this cluster currently has [1000]/[1000] maximum shards open”。 问题原因
使用率、最大JVM堆使用率、平均CPU使用率、最大CPU利用率。 监控集群的写入、查询延迟和吞吐量情况,推荐重点配置如下监控指标:平均索引延迟、平均索引速率、平均查询延迟、平均查询速率。 监控集群的写入、查询的排队队列和拒绝情况,推荐重点配置如下监控指标:Write队列中总排队任