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CES中Logstash集群支持的监控指标 云监控服务CES支持实时监控云搜索服务集群的核心指标，方便用户掌握集群的指标信息，以便及时处理集群的异常状况。 功能说明 本节定义了云搜索服务上报云监控服务的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义。用户可以通过云监控服务提供管理控制
通过切换冷热数据，可以将部分现查要求秒级返回的数据放在高性能机器上面作为热数据，对于历史数据要求分钟级别返回的数据放在大容量低规格节点作为冷数据。冷热数据切换可以减低存储成本，提升搜索效率。 切换冷热数据和存算分离比，更适用于对搜索性能要求高的场景，冷数据存储在集群本地的冷数据节点中，存储的数据量大小依赖冷
灵活性：自定义排序规则可以满足各种复杂的业务需求。 扩展性：Elasticsearch的分布式特性支持水平扩展，适应不断增长的数据量。 性能：Elasticsearch的优化机制确保了排序操作的高效性，即使在大规模数据集上也能保持良好的性能。 实时性：Elasticsearch的近实时搜索能力确保排序结果的时效性。
华为云：负责云服务自身的安全，提供安全的云。华为云的安全责任在于保障其所提供的IaaS、PaaS和SaaS类云服务自身的安全，涵盖华为云数据中心的物理环境设施和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不仅包括华为云基础设施和各项云服务技术的安全功能和性能本身，也包括运维运营安全，以及更广义的安全合规遵从。
足您按需选择的要求。具体规格说明和适用场景请见表1。 表1 节点规格 CPU架构 节点规格类型 CPU内存比 适合场景 X86计算 计算密集型 1:2 CPU较强，适合高计算、要求低时延的搜索场景，比如电商，APP搜索，配合超高IO的磁盘。成本较高，相对于NVMe的本地盘集群可靠性强。
计费项 云搜索服务的计费项由规格费用、存储费用和公网带宽费用组成。具体内容如表1所示。 标 * 的计费项为必选计费项。 表1 云搜索服务计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 * 节点规格 计费因子：vCPUs和内存，不同规格的集群类型提供不同的计算和存储能力。 包年/包月、按需计费
使用“成本分析”的汇总和过滤机制可视化企业的原始成本和摊销成本，从而通过各种角度、范围分析成本和用量的趋势及驱动因素。 企业还可以通过成本中心的“成本监控”，及时发现计划外费用，做到成本的可监控、可分析和可追溯。 详细介绍请参见通过成本分析探索成本和使用量和通过成本监控识别异常成本。
同义词为意义相同的一组词语，例如“开心”和“高兴”。同义词词库是用户自定义的同义词词语的集合。 词库文件必须是UTF-8无BOM格式编码的文本文件，一行一组同义词对，同义词对中的同义词间逗号隔开，同义词文件最大支持100MB。 预置 静态主词词库 静态主词词库是CSS服务预置的常用主词集
同义词为意义相同的一组词语，例如“开心”和“高兴”。同义词词库是用户自定义的同义词词语的集合。 词库文件必须是UTF-8无BOM格式编码的文本文件，一行一组同义词对，同义词对中的同义词间逗号隔开，同义词文件最大支持100MB。 预置 静态主词词库 静态主词词库是CSS服务预置的常用主词集
Client访问CSS服务非安全集群的配置说明。如果是安全模式的集群，建议通过Rest High Level Client接入Elasticsearch集群。 注意事项 建议Transport Client的版本和Elasticsearch的版本保持一致，例如需要访问的Elasticsearch集群版本是7
CSS默认聚合操作中允许的最大bucket数量为10000，如果执行聚合操作时需要返回超过10000个bucket，可以通过修改“search.max_buckets”的值来允许更多的bucket返回。但是需要注意，增加“search.max_buckets”的值也会增加集群的负载和内存使用，因此需要谨慎使用。
向量检索的客户端代码示例（Java） Elasticsearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 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Java代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 根据集群实际版本添加如下Maven依赖，此处以7
向量检索的客户端代码示例（Java） OpenSearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 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Java代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 根据集群实际版本添加如下Maven依赖，此处以OpenSearch
向量检索的客户端代码示例（Python） OpenSearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 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pytho
清理segment 每个segment的FST结构都会被加载到内存中，并且这些内存是不会被垃圾回收的。因此如果索引的segment数量过大，会导致内存使用率较高，建议定期进行清理。 在Kibana执行如下命令，查看各节点的segment数量和占用内存大小。 GET /_cat/nodes
本文主要介绍CSS集群的节点数量和配额限制，在使用云搜索服务的过程中，不同功能的限制请参见用户指南的相关章节。 集群的节点数量限制 下表显示了云搜索服务的集群节点数量的限制。 表1 Elasticsearch和OpenSearch集群的节点限制 集群的节点数量 限制 每个集群的最大节点数量
向量检索的客户端代码示例（Python） Elasticsearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 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py
过高（超过90%） 问题描述 关于Elasticsearch集群的最大堆内存持续超过90%的问题。其中如果节点在90%堆内存上下波动，有增有减，则无异常；持续高内存时，集群存在一定的风险。 原因分析 排查集群的写入和查询队列，查看是否有大量任务堆积。 GET /_cat/thread_pool/write
优化Elasticsearch和OpenSearch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Elastic
检索数据的场景，建议使用随机生成的_id。 设置合适的分片数 分片数建议设置为集群数据节点的倍数，且分片的大小控制在50GB以内。 关闭副本 数据写入与查询错峰执行，在数据写入时关闭数据副本，待数据写入完成后再开启副本。 Elasticsearch 7.x版本中关闭副本的命令如下：
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