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配置Elasticsearch集群向量检索 向量检索特性介绍 创建向量索引 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
通过备份与恢复实现华为云Elasticsearch集群间数据迁移 CSS服务的Elasticsearch集群之间的数据迁移，可以通过备份与恢复集群快照功能实现。 应用场景 通过备份与恢复实现华为云Elasticsearch集群间数据迁移仅适用于源集群和目标集群都是CSS服务的集群
使用ElasticSearch的HLRC（High Level Rest Client）时，报出I/O Reactor STOPPED 问题现象 使用ElasticSearch的HLRC（High Level Rest Client）时，偶现报出I/O Reactor STOPP
通过S3插件备份与恢复迁移自建Elasticsearch集群至华为云 自建Elasticsearch集群数据迁移到华为云Elasticsearch集群可以使用S3快照备份恢复方式。 应用场景 S3插件（repository-s3）是一个专为Elasticsearch设计的插件，该
使用DSL语言在Elasticsearch中搜索数据 DSL语言是Elasticsearch和OpenSearch查询域的特定语言，是客户端与Elasticsearch和OpenSearch集群交互的最佳语言。Elasticsearch DSL是基于JSON格式的语言，其他语言如
创建向量索引 创建向量索引的操作流程如下所示： （可选）准备工作：根据业务需要，完成集群高级配置。 （可选）预构建与注册中心点向量：当选择使用“IVF_GRAPH”或“IVF_GRAPH_PQ”索引算法创建向量索引时，则需要对中心点向量进行预构建和注册。 创建向量索引：基于业务场景创建向量索引。
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
优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector
增强Elasticsearch集群数据导入性能 特性介绍 数据导入性能增强为云搜索服务自主研发的特性，通过优化Bulk路由、文本索引加速、分词加速等方式，有效提升导入性能以及降低写入拒绝的情况。适用于索引分片较多、文本索引量大、导入吞吐量高的场景。 表1 数据导入性能优化方式 优化方式
智能检测Elasticsearch集群风险 CSS服务提供智能运维功能，支持检测集群潜在风险，并给出风险处理的建议。 场景描述 集群的智能运维支持以下功能： 启动检测任务：通过启动检测任务，触发系统智能诊断集群的健康状况。 查看集群风险项：检测任务完成后，可以查看集群存在的风险项
创建和管理Elasticsearch索引策略 本文介绍如何创建和管理Elasticsearch集群的生命周期索引策略。 背景信息 Elasticsearch的ISM（Index State Management）是一个索引状态管理插件，支持通过索引使用期限、索引大小或文档数等信息
向量检索特性介绍 向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某
查询和管理Elasticsearch集群日志 为了方便用户使用日志定位问题，云搜索服务提供了日志备份、日志采集和日志查询功能。 日志备份可以定期将集群的日志存储在OBS桶中，通过OBS可以直接下载需要的日志文件，进行问题分析定位。 日志采集可以实时将集群的日志存放到CSS集群中，方便通过Kibana进行日志搜索分析。
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。
使用华为云Logstash迁移Elasticsearch集群的Logstash配置文件样例 本文以源端和目的端是相同类型的CSS Elasticsearch集群为例，介绍使用Logstash进行集群迁移的配置文件样例。当源端和目的端的Elasticsearch集群类型不同时，可以
配置Elasticsearch集群读写流量控制策略1.0 场景描述 流量控制1.0提供节点级别的流量控制功能，可提供单个节点基于黑白名单的访问限制、HTTP并发连接数限制、HTTP最大连接数限制、基于请求Path的堆内存最大使用量流控能力、基于CPU最大占用率流控能力，一键断流能
管理向量索引缓存 CSS的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件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
配置Elasticsearch集群内核监控 场景描述 表1 集群内核监控介绍 集群内核监控增强 描述 支持的集群版本 相关文档 P99时延监控 开源Elasticsearch在监控search请求时仅提供了平均延迟指标，这不足以准确反映集群的实际搜索性能。为了改进这一点，CSS服
优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector
配置Elasticsearch集群索引监控 场景描述 索引监控功能用以监测集群索引的运行状态和变化趋势，评估业务使用情况，并能够协助及时发现并处理潜在风险，确保集群稳定运行。索引监控会收集索引的stats信息，并将其存储在集群的监控索引（索引名称是“monitoring-eye-
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