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化和近似计算,筛选出一定量接近检索目标的数据集,然后基于筛选的数据集进行精细的计算和排序。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,K
化和近似计算,筛选出一定量接近检索目标的数据集,然后基于筛选的数据集进行精细的计算和排序。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,K
按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。
CSS服务使用的数据压缩算法是什么? 云搜索服务支持的数据压缩算法有两种:一种是Elasticsearch默认的LZ4算法,另一种是best_compression算法。 LZ4算法 LZ4算法是Elasticsearch的默认压缩算法,该算法对数据的解压/压缩效率很快,但压缩率较低一些。
arch集群写入性能 CSS服务中的Elasticsearch和OpenSearch集群在使用前,建议参考本文进行集群的写入性能优化,便于提高集群的写入性能,提升使用效率。 数据写入流程 图1 数据写入流程 如图1所示,以Elasticsearch集群为例,介绍客户端往Elast
arch集群查询性能 CSS服务中的Elasticsearch和OpenSearch集群在使用前,建议参考本文进行集群的查询性能优化,便于提高集群的查询性能,提升使用效率。 数据查询流程 图1 数据查询流程 如图1所示,以Elasticsearch集群为例,介绍客户端往Elast
集群在使用前,建议参考本实践进行集群的写入性能优化,便于提高集群的写入性能,提升使用效率。 优化Elasticsearch和OpenSearch集群查询性能 集群在使用前,建议参考本实践进行集群的查询性能优化,便于提高集群的查询性能,提升使用效率。 加速关系型数据库查询 使用E
yml”文件,该文件是OpenSearch的配置文件,用于设置和管理OpenSearch集群的各种参数和行为。通过合理配置YML参数,可以优化集群的性能,提高系统的稳定性和安全性。 配置YML文件 登录云搜索服务管理控制台。 在“集群管理”页面,单击需要修改参数配置的集群名称,进入集群基本信息页面。
节点的负担,提高整体查询性能。 存在复杂的聚合查询: 对于需要大量计算资源的复杂聚合查询,Client节点可以专门处理聚合结果,从而提升聚合查询的效率和响应速度。 集群分片数量多:在分片数量较多的集群中,Client节点可以有效地协调和管理对各个分片的查询请求,提高请求的转发和处理效率。
您可以根据需求,选择是否需要“自动续费”。 当前区域 选择集群的所在区域。 不同区域的云服务产品之间内网互不相通。请就近选择靠近您业务的区域,可减少网络时延,提高访问速度。 可用区 选择集群工作区域下关联的可用区。 最多支持配置2个“可用区”,多可用区的使用建议请参见规划集群可用区。 集群类型 选择“Logstash”。
yml”文件,该文件是Elasticsearch的配置文件,用于设置和管理Elasticsearch集群的各种参数和行为。通过合理配置YML参数,可以优化集群的性能,提高系统的稳定性和安全性。 配置YML文件 登录云搜索服务管理控制台。 在“集群管理”页面,单击需要修改参数配置的集群名称,进入集群基本信息页面。
在Elasticsearch集群使用向量索引搜索数据 使用向量索引搜索数据支持多种方式。 标准查询 复合查询 ScriptScore查询 重打分查询 Painless语法扩展查询 标准查询 针对创建了向量索引的向量字段,提供了标准向量查询语法。下述查询命令将会返回所有数据中与查询向量最近的size(topk)条数据。
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": { "refresh_interval": "30s" } } 父主题:
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。 图1 读写分离特性的两种使用场景
节点的负担,提高整体查询性能。 存在复杂的聚合查询: 对于需要大量计算资源的复杂聚合查询,Client节点可以专门处理聚合结果,从而提升聚合查询的效率和响应速度。 集群分片数量多:在分片数量较多的集群中,Client节点可以有效地协调和管理对各个分片的查询请求,提高请求的转发和处理效率。
ent节点的“节点规格”。 当数据的写入与查询突然变得缓慢时,可以升级数据节点的“节点规格”提高数据节点的查询与写入效率。 当存在冷数据查询缓慢时,可以升级冷数据节点的“节点规格”,提高数据查询的效率。 变更节点规格也支持将大规格更改为小规格,但是此变更会降低集群的处理性能,进而影响业务能力,请谨慎使用。
于减少环境差异导致的问题,提高开发和测试的效率。 快速恢复:在故障恢复场景中,Kibana图表的迁移能力可以快速恢复关键的监控和分析功能,减少系统故障对业务的影响。 数据整合能力:在多集群环境中,迁移Kibana图表有助于实现数据的集中管理和分析,提高数据整合的效率和效果。 约束限制
ent节点的“节点规格”。 当数据的写入与查询突然变得缓慢时,可以升级数据节点的“节点规格”提高数据节点的查询与写入效率。 当存在冷数据查询缓慢时,可以升级冷数据节点的“节点规格”,提高数据查询的效率。 变更节点规格也支持将大规格更改为小规格,但是此变更会降低集群的处理性能,进而影响业务能力,请谨慎使用。
格”。 当数据的写入与查询突然变得缓慢时,可以升级数据节点(ess)的“节点规格”提高数据节点的查询与写入效率。 当存在冷数据查询缓慢时,可以升级冷数据节点(ess-cold)的“节点规格”,提高数据查询的效率。 变更OpenSearch集群节点规格 增加节点类型 当集群本身没有
格”。 当数据的写入与查询突然变得缓慢时,可以升级数据节点(ess)的“节点规格”提高数据节点的查询与写入效率。 当存在冷数据查询缓慢时,可以升级冷数据节点(ess-cold)的“节点规格”,提高数据查询的效率。 变更Elasticsearch集群节点规格 增加节点类型 当集群本