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使用SQL语言在Elasticsearch中搜索数据 增强集群搜索能力 CSS服务的Elasticsearch集群基于社区版本提供了一系列增强特性，包括向量检索、存算分离、流量控制、大查询隔离、聚合增强、读写分离、冷热数据切换、索引回收站等，以适应不同场景下的性能和成本优化需求，增强集群稳定性和搜索能力。
ication/json”。 X-Auth-Token：填写1获取的用户Token。 发送创建集群的请求，在Request Body中传入参数如下： POST /v1.0/6204a5bd270343b5885144cf9c8c158d/clusters { "cluster"
"max_score" : 1.0 } } 其中： value表示命中的条数。 relation表示value参数中的命中条数是否是准确值。 eq表示是准确值。 gte表示命中条数大于等于value参数。 _cache/clear API _cache/clear API支持POST/GET方式。
3]}, {"chunk":2,"emb": [4, 4]}]} 向量检索 Nested字段需要使用nested查询，查询时需要指定path参数以指明要查询的嵌套路径，以及必须设置score_mode为max，表示文档的得分为该文档中所有向量与查询向量相似度的最大值。 标准查询 查询与向量[1
单击Kibana左侧导航栏的“Visualize”进入图形列表。 单击“Create visualization”，选择“TSVB” ，进入TSVB绘图页面。 设置图表参数，查看Visualizations。 如图所示，在“Data”页签，配置参数。 “Field”选择“index_stats
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