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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7.10.2举例。 <dependency>
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
插件不兼容导致集群不可用 问题现象 安装自定义插件后重启集群，“集群状态”变为“不可用”。 单击集群名称进入集群基本信息页面，选择“日志管理”，单击“日志查询”页签，可见日志内容存在明显的关于插件的报错“fatal error in thread [main], exitingjava.lang
index success!") # 查询向量索引 def search(client: OpenSearch, index: str, query: list[float], size: int): # 查询语句，可根据需求选择合适的查询方式 query_body =
CSS服务中如何清理Elasticsearch缓存？ 清理fielddata 进行聚合和排序时，会使用fielddata数据结构，会占用较大内存。 在Kibana执行如下命令，查询fielddata缓存情况。 GET /_cat/nodes?v&h=name,fielddataMemory 当fielddata占用内
*”。 docinfo 是否重新索引文档，必须为true。 slices 配置该参数可以使用切片滚动同时对查询的不同切片，提高整体吞吐量。建议在2-8内。 size 每次查询返回的最大命中数。 output hosts 目标集群访问地址，如果集群有多个节点，请分别填写，使用逗号隔开。
request_timeout=3600) # 查询向量索引 def search(client: Elasticsearch, index: str, query: list, size: int): # 查询语句，可根据需求选择合适的查询方式 query_body = {
start 否 Integer 参数解释: 指定查询起始值，默认值为1，即从第1个任务开始查询。 约束限制: 不涉及 取值范围: 1-1000 默认取值: 1 limit 否 Integer 参数解释: 指定查询个数，默认值为10，即一次查询10个任务信息。 约束限制: 不涉及 取值范围:
在页面右上角单击用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”，进入“API凭证”页面。 在项目列表中查看“项目ID”和“项目”（“项目”即项目名称）。 图1 查看项目ID和名称 调用API获取项目ID 项目ID还可通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https:/
迁移Elasticsearch集群 Elasticsearch集群迁移 优化集群性能 写入性能优化 查询性能优化 实践案例 使用CSS加速数据库的查询分析 使用CSS搭建统一日志管理平台 使用Elasticsearch集群自定义评分查询 02 购买 云搜索服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使用的资
易用性好：支持丰富的可视化查询语句与拖拽式报表。 强大的处理能力：支持每天百TB级数量入库，提供PB级以上数据处理能力。 图2 全场景日志分析场景 数据库查询加速 云搜索服务可用于加速数据库查询。在电商、物流企业等有订单查询的业务场景，存在数据量大、查询并发高、吞吐大、查询延迟低的要求，关
因此，该索引所占的空间并不会因为执行磁盘删除命令后马上释放掉，只有等到下一次段合并时才真正的被物理删除，这个时候磁盘空间才会释放。 相反，在查询带有删除数据时需要占用磁盘空间，这时执行磁盘删除命令不但没有被释放磁盘空间，反而磁盘使用率上升了。 父主题： CSS集群搜索引擎使用
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，在查询时，该索引文件会被加载到堆外内存中。插件使用缓存机制对这些堆外内存进行管理。上述API能够查询当前堆外内存使用量、缓存命中次数、加载次数等信息。
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，在查询时，该索引文件会被加载到堆外内存中。插件使用缓存机制对这些堆外内存进行管理。上述API能够查询当前堆外内存使用量、缓存命中次数、加载次数等信息。
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
ch的排序API实现的。通过调用排序API查询数据，实现数据按自定义规则排序。 自定义规则查询有两种方式。 用绝对好评率计算总分，按照总分由高到低的顺序排列出查询结果。 总分 = 匹配得分 * （好评率 * 绝对因子） 匹配得分：根据查询结果计分，内容匹配记1分，否则记0分，得分之和即为匹配得分。
导致出现I/O Reactor STOPPED的原因，大致可以分为以下3类： 回调中抛出异常导致。 客户端并发太高导致。 在日志中发现异常后，查看ElasticSearch集群监控指标，如CPU使用率、网络连接数等。 当用户集群配置为5台16U128G的i3.4xlarge.8节点时
-client）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（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
-client）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（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
缩容Elasticsearch集群 当集群有充足的能力处理当前数据时，为节省资源可以参考本文缩容集群的节点数量。 场景描述 CSS服务支持多种缩容场景，如表1所示。 表1 缩容场景 场景 描述 相关文档 缩容随机节点 缩容随机节点是基于节点类型随机下线节点减少集群的“节点数量”，减少集群占用的资源。
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