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P最大连接数限制等。每个功能配置独立的控制开关。详情请参见流量控制。 大查询隔离 云搜索服务的大查询隔离特性支持对查询请求进行独立管理，将高内存、长耗时的查询请求进行隔离，保证节点内存安全。详情请参见大查询隔离。 索引监控 云搜索服务的索引监控特性提供了丰富的监控指标，用以监控集
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 场景一（图左）：主集群写入，从集群查询，分离读写压力。 场景二（图右
CSS服务支持Kibana和Cerebro组件。 Kibana Kibana是一个开源的数据分析与可视化平台，与Elasticsearch搜索引擎一起使用。通过Kibana可以搜索、查看存放在Elasticsearch索引中的数据，也可以实现以图表、地图等方式展示数据。Kibana的官方文档请参见：https://www
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?v GET /_cat/thread_pool/search?v 查看集群监控，排查集群的写入和查询任务相关指标。 如果集群长期处于高堆内存占用状态，查看集群节点个数、节点规模，确认是否需要扩容。
在OpenSearch版本中提供Open Distro for Elasticsearch SQL插件允许您使用SQL而不是Elasticsearch查询域特定语言（DSL）编写查询。 熟悉SQL语言的用户，可以使用SQL语言在OpenSearch中搜索数据。 SQL使用示例 在Kibana中使用SQL语言搜索数据（推荐）
4及之后版本中提供Open Distro for Elasticsearch SQL插件允许您使用SQL而不是Elasticsearch查询域特定语言（DSL）编写查询。 熟悉SQL语言的用户，可以使用SQL语言在Elasticsearch中搜索数据。 SQL使用示例 在Kibana中使用SQL语言搜索数据（推荐）
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Elasticsearch加速关系型数据库的查询分析 关系型数据库（例如MySQL、GaussDB for
"tip"] 查询存储在OBS中冷数据的缓存状态 冻结索引之后，当冷数据第一次被查询时，系统会自动进行数据缓存，集群支持查询存储在OBS中冷数据的缓存状态。当需要调试集群性能时，也可以重置缓存状态。 查询节点中存储在OBS中冷数据的缓存状态。 执行如下命令，查询所有节点中冷数据的缓存信息。
如果集群存在大量的任务堆积，则参考如下步骤优化集群。 在集群的“日志管理”页面查看节点日志，查看节点在OOM前是否存在大量慢查询日志记录，分析查询是否会对节点造成压力导致节点内存不足，如果存在则根据业务实际情况优化查询语句。 在集群的“日志管理”页面查看节点日志，查看节点日志是否有“Inflight circuit
单个节点的快照速度默认是40MB/s，同时，快照的性能还受集群情况影响，如果此时集群负载较高，耗时将会更久。可以通过上述章节的查询单个快照信息查询正在执行的快照情况。 执行GET _snapshot/repo_auto/snapshot-name，可以看到剩余还需要完成的sh
集群任务被长时间拒绝，且大量任务出现卡死的情况，在Cerebro界面可以看到集群的load数值突然飙升。 原因分析 集群出现load升高的可能原因如下： 查询请求命中的数据较多导致查询线程执行缓慢。 写入压力过大导致很多线程出现卡死现象。 排查步骤 方法1：Cerebro工具 登录云搜索服务管理控制台。 左侧导航栏，选择“集群管理
如何查看CSS集群的分片数以及副本数？ 登录云搜索控制台。 在集群管理页面，选择需要查看的集群操作列的Kibana。 登录Kibana界面，选择Dev Tools。 在Dev Tools的Console界面中执行GET _cat/indices?v命令，查询集群分片数和副本数。如
云搜索服务的词库用于对文本进行分词，使得一些特殊词语在分词的时候能够被识别出来，便于根据关键词搜索文本数据。例如，根据公司名称来查询，如“华为”；或者根据网络流行词来查询，如“喜大普奔”。也支持基于同义词词库，根据同义词搜索文本数据。 CSS服务使用的分词器包括IK分词器和同义词分词器。I
云搜索服务的词库用于对文本进行分词，使得一些特殊词语在分词的时候能够被识别出来，便于根据关键词搜索文本数据。例如，根据公司名称来查询，如“华为”；或者根据网络流行词来查询，如“喜大普奔”。也支持基于同义词词库，根据同义词搜索文本数据。 CSS服务使用的分词器包括IK分词器和同义词分词器。I
"match_all": {} } } 查询结果返回的也是JSON格式的数据。 常用的DSL查询语句 下面列举了常用的DSL查询语句，全量的DSL查询语句请参见《Elasticsearch指南》。 设置查询条件过滤，等同于SQL语言中的where。 如下命令中，查询未在“_search”前面过
"match_all": {} } } 查询结果返回的也是JSON格式的数据。 常用的DSL查询语句 下面列举了常用的DSL查询语句，全量的DSL查询语句请参见《Elasticsearch指南》。 设置查询条件过滤，等同于SQL语言中的where。 如下命令中，查询未在“_search”前面过
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
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
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 =
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