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熔断线的配置。 PUT _cluster/settings { "persistent": { "native.cache.circuit_breaker.cpu.limit": "75%" } } 如果需要返回的字段较少，且均为keyword或者数值类型字段，可
访问日志的配置项说明 配置项 类型 说明 duration_limit String 访问日志记录时间。 取值范围：10~120 单位：s 默认值：30 capacity_limit String 访问日志记录大小。统计开启访问日志后记录的请求大小，当统计的大小大于该配置值，访问日志记录终止。
"topk":2 } } } } 表1 标准查询的参数说明 参数 说明 vector（第一个） 表示该查询类型为VectorQuery。 my_vector 指定了需要查询的向量字段名称。 vector（第二个） 指定查询向量的具体值，支持数组形式以及Base64编码形式的输入。
提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询时，该索引文件会被加载到堆外内存中。插件使用缓存机制对这些堆外内存进行管理。上
CSS服务中如何配置Elasticsearch索引副本数量？ Elasticsearch集群在创建索引时可以指定分片数量，即主分片数量。索引创建成功后，主分片数量不可修改，副本数量可以修改，“副分片数量 = 主分片数量 x 副本数量”。 在Kibana中可以修改Elasticsearch集群的副本数量。
建议集群选择“内存优化型”的计算规格。 集群数据节点或冷数据节点的内存规格要大于16G，否则无法使用CSS服务的向量检索插件，如果需要开启则请联系技术支持。 向量检索的集群规格规划 向量检索的索引构建与查询均使用堆外内存，所以集群容量与索引类型、总堆外内存大小等因素相关。通过预
功的集群进行日常监控。配置集群监控后，就可以在CES管理控制台直观查看集群的监控指标数据。 配置集群监控的操作流程： 配置告警规则：根据实际业务需要对监控指标设置自定义告警规则，当监控指标超过设置的阈值时，会以邮箱、HTTP、HTTPS等方式通知您。 配置监控对象：为集群或集群中某个节点配置监控指标。
功的集群进行日常监控。配置集群监控后，就可以在CES管理控制台直观查看集群的监控指标数据。 配置集群监控的操作流程： 配置告警规则：根据实际业务需要对监控指标设置自定义告警规则，当监控指标超过设置的阈值时，会以邮箱、HTTP、HTTPS等方式通知您。 配置监控对象：为集群或集群中某个节点配置监控指标。
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 cluster_id 是 String 指定待测试的集群ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 addressAndPorts
{" + " \"type\": \"vector\"," + // 设置该字段为向量类型 " \"indexing\": \"true\"," + // 开启索引加速
熔断线的配置。 PUT _cluster/settings { "persistent": { "native.cache.circuit_breaker.cpu.limit": "75%" } } 如果需要返回的字段较少，且均为keyword或者数值类型字段，可
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python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装： pip install opensearch-py==1.1.0 代码示例 1 2 3 4 5 6
是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 cluster_id 是 String 指定添加自定义模板的集群ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 配置文件名称。
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 cluster_id 是 String 指定配置自定义词库的集群ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 bucketName
当这些预置词库已满足集群业务的分词需求时，则集群无需配置自定义词库即可直接实现关键词搜索。 当预置词库不满足集群业务分词需求时，可以给集群添加主词词库、停词词库或同义词词库，亦或者是修改预置的四个词库，使集群能够实现关键词或同义词搜索。 CSS服务的各类词库介绍请参见表1。 表1 词库介绍 词库类型 说明 文件要求
务场景进行配置。 操作步骤 通过DRS将MySQL数据实时同步到CSS。具体操作步骤请参见将MySQL同步到CSS/ES。 在本章案例中，表1中的同步任务配置参数需要按建议填写。 表1 同步任务参数说明 配置模块 参数名称 填写建议 同步实例 > 同步实例信息 网络类型 选择“VPC网络”。
"topk":2 } } } } 表1 标准查询的参数说明 参数 说明 vector（第一个） 表示该查询类型为VectorQuery。 my_vector 指定了需要查询的向量字段名称。 vector（第二个） 指定查询向量的具体值，支持数组形式以及Base64编码形式的输入。
指定节点类型缩容 功能介绍 该接口用于集群对不同类型实例的个数以及存储容量进行缩容。包周期类型的集群不支持通过api进行指定节点类型缩容操作。 在缩容前，建议备份所有关键数据，以免造成数据丢失。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/extend/{pr
{\n" + " \"type\": \"vector\",\n" + // 设置该字段为向量类型 " \"indexing\": \"true\",\n" + // 开启索引加速
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python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装： # 根据集群实际版本填写，此处以7.6举例 pip install elasticsearch==7.6 代码示例
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