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有的中心点向量。通过预构建和注册将中心点向量预构建成GRAPH或者GRAPH_PQ索引，同时注册到CSS集群内，实现在多个节点间共享此索引文件。中心点索引在shard间复用能够有效减少训练的开销、中心点索引的查询次数，提升写入以及查询的性能。 选择启用向量检索的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。
有的中心点向量。通过预构建和注册将中心点向量预构建成GRAPH或者GRAPH_PQ索引，同时注册到CSS集群内，实现在多个节点间共享此索引文件。中心点索引在shard间复用能够有效减少训练的开销、中心点索引的查询次数，提升写入以及查询的性能。 选择启用向量检索的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。
小或文档数等信息的变化来自动触发周期性的管理操作。通过ISM插件可以自定义索引策略，实现自动处理索引的滚动或删除，以优化集群搜索性能或降低存储成本。ISM的使用流程： 创建生命周期策略：在Kibana创建索引的生命周期策略Policy。 索引关联生命周期策略：将索引关联上创建的生命周期策略，生成索引策略。
a页面。 在Kibana的左侧导航中选择“Dev Tools”，进入命令执行页面。 创建索引，并指定自定义映射来定义数据类型。 例如，数据文件“tv.json”的内容如下所示。 { "tv":[ { "name": "tv1", "description": "USB, DisplayPort"
为大规格，常用于如下场景： 当现有的Logstash节点处理能力达到瓶颈，无法满足日益增长的数据量时，升级节点规格可以提供更多的计算资源和存储空间，从而提高整体的处理性能。 在流量高峰期，为了及时处理增加的数据，可以通过升级Logstash节点规格来提高处理能力。 变更节点规格 前提条件
优化方案 方案说明 使用SSD盘或升级集群配置 使用SSD盘可以大幅提升数据写入与merge操作的速度，对应到CSS服务，建议选择“超高IO型”存储，或者超高IO型主机。 采用Bulk API 客户端采用批量数据的写入方式，每次批量写入的数据建议在1~10MB之间。 随机生成_id 如
/_settings { "index.blocks.read_only_allow_delete": null } 参考扩容对集群进行节点数量或节点存储容量进行扩容。 待扩容完成后再执行2.a改回索引副本数，待索引分片完全分配后，集群状态变为可用。 父主题： 集群不可用
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