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向量检索特性介绍 在Elasticsearch集群创建向量索引 在Elasticsearch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Elasticsearch集群搜索能力
配置Elasticsearch集群读写流量控制策略2.0 配置Elasticsearch集群读写流量控制策略1.0 配置Elasticsearch集群大查询隔离 配置Elasticsearch集群聚合增强 配置Elasticsearch集群读写分离 切换Elasticsearch集群冷热数据
write.retry.count”：默认重试3次。 “es.batch.write.retry.wait”：每次重试等待时间10s。 如果对查询的实时性级别要求不高的话，可以调整下分片刷新的时间（默认是每秒刷新一次），提高写入速度。 PUT /my_logs { "settings":
SearchLatency 平均查询延迟 分片完成搜索操作所需的平均时间。 单位：ms。 ≥ 0 ms SearchRate 平均查询速率 查询QPS，集群每秒平均查询操作数。 ≥ 0 task_max_running_time 最大Task运行时长 该指标为集群运行的所有查询、写入Task中，运行时长最长的task耗时。
SearchLatency 平均查询延迟 分片完成搜索操作所需的平均时间。 单位：ms。 ≥ 0 ms SearchRate 平均查询速率 查询QPS，集群每秒平均查询操作数。 ≥ 0 task_max_running_time 最大Task运行时长 该指标为集群运行的所有查询、写入Task中，运行时长最长的task耗时。
计算和排序。本方法不需要对所有向量都进行复杂的计算，可以有效提高检索效率。 向量检索即在一个给定的向量数据集中，按照某种度量方式，检索出与查询向量相近的K个向量（K-Nearest Neighbor，KNN），但由于KNN计算量过大，通常只关注近似近邻（Approximate Nearest
计算和排序。本方法不需要对所有向量都进行复杂的计算，可以有效提高检索效率。 向量检索即在一个给定的向量数据集中，按照某种度量方式，检索出与查询向量相近的K个向量（K-Nearest Neighbor，KNN），但由于KNN计算量过大，通常只关注近似近邻（Approximate Nearest
云审计服务（Cloud Trace Service，简称CTS） 云审计服务（CTS）可以记录与CSS云搜索服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。详细请参考云审计服务用户指南。
到配置的集群，配置样例如“122.122.122.122:9200”。 自定义缓存 indices.queries.cache.size 查询阶段的缓存大小。 取值范围：1-100。 单位：%。 默认值：10%。 线程池队列大小 thread_pool.force_merge.size
到配置的集群，配置样例如“122.122.122.122:9200”。 自定义缓存 indices.queries.cache.size 查询阶段的缓存大小。 取值范围：1-100。 单位：%。 默认值：10%。 线程池队列大小 thread_pool.force_merge.size
云搜索服务支持自动部署，快速创建Elasticsearch集群和OpenSearch集群，免运维，内置搜索调优实践；拥有完善的监控体系，提供一系列系统、集群以及查询性能等关键指标，让用户更专注于业务逻辑的实现。 Logstash Logstash是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。在ELK整个生
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