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功能介绍 云搜索服务的向量检索引擎集成了暴力检索、图索引（HNSW）、乘积量化、IVF-HNSW等多种向量索引，支持欧式、内积、余弦、汉明等多种相似度计算方式，召回率和检索性能均优于开源引擎。能够满足高性能、高精度、低成本、多模态等多种应用场景及需求。
相比共享型负载均衡器，独享型负载均衡器功能更丰富、性能更强，本章主要介绍如何配置集群的独享型负载均衡。 场景描述 使用独享型负载均衡器接入集群具有如下优点： 非安全模式集群也支持集成弹性负载均衡服务的能力。 支持用户使用自定义证书进行HTTPS双向认证。
云搜索服务采用EVS和本地磁盘存储用户的索引。在集群创建过程中，用户可指定EVS的类型及规格（即卷大小）。 支持EVS类型有普通I/O、高I/O、超高I/O。 针对不同的ECS，其对应的EVS卷大小限制根据创建集群选择的节点规格而定。
云搜索服务提供了多种磁盘类型： 普通I/O 高I/O 超高I/O 包年/包月、按需计费 节点存储单价 * 购买时长 云硬盘单价请参见云搜索服务价格计算器中的“存储价格”。 公网带宽 当您对集群开通公网访问或者Kibana公网访问功能时，会产生带宽计费。
OpenSearch 1.3.6 向量检索特性介绍 存算分离 存算分离支持将集群新写入的数据存储在SSD来达到最佳的查询检索性能，将历史数据存储到OBS中降低数据的存储成本。 存算分离和切换冷热数据比，更适用于对搜索性能要求不高的场景，冷数据存储在OBS中，存储成本更低一些。
表5 节点数量的计算方式 节点 性能基线 节点数量计算方式 示例 写入节点 对于挂载云盘的节点，其单核写入性能基线为1MB/s。 对于超高IO型的节点，其单核写入性能基线为1.5MB/s。
同版本升级是升级集群的内核补丁，用于修复问题或优化性能；跨版本升级是升级集群的版本，用于功能加强或版本收编。
优化集群性能 优化Elasticsearch和OpenSearch集群写入性能 集群在使用前，建议参考本实践进行集群的写入性能优化，便于提高集群的写入性能，提升使用效率。
规划时，应考虑是否多可用区部署以提高集群的高可用性，合理配置集群的节点类型与节点存储规格，以及根据业务需求选择适当的集群版本和安全模式，同时注意索引分片的优化，以确保集群的稳定性和性能。
存算分离和切换冷热数据比，更适用于对搜索性能要求不高的场景，冷数据存储在OBS中，存储成本更低一些。
当总索引大小超出缓存大小限制时，将会发生索引项的换进换出，此时将会影响查询的性能。通过清除缓存API能够将不再使用的索引缓存清空，保证热数据索引的查询性能。 父主题： 配置OpenSearch集群向量检索
当总索引大小超出缓存大小限制时，将会发生索引项的换进换出，此时将会影响查询的性能。通过清除缓存API能够将不再使用的索引缓存清空，保证热数据索引的查询性能。 父主题： 配置Elasticsearch集群向量检索
由于ESM能够迅速从源集群读取数据，可能会对源集群的性能产生影响。因此，建议在业务低峰时段进行数据迁移，以监控源集群CPU和内存的性能指标变化。通过调整迁移速度和选择适宜的迁移时间窗口，可以有效控制性能影响。
集群 Elasticsearch集群导入数据方式 使用自建Logstash导入数据到Elasticsearch 使用开源Elasticsearch API导入数据到Elasticsearch 使用CDM导入数据到Elasticsearch 增强Elasticsearch集群数据导入性能
导入数据至OpenSearch集群 OpenSearch集群导入数据方式 使用自建Logstash导入数据到OpenSearch 使用开源OpenSearch API导入数据到OpenSearch 使用CDM导入数据到OpenSearch 增强OpenSearch集群数据导入性能
适用于数据量在上亿以上同时对检索性能要求较高的场景。 IVF_GRAPH_PQ：PQ算法与IVF-HNSW的结合，PQ可以通过配置选择与HNSW结合和IVF结合，进一步提升系统的容量并降低系统开销，适用于shard中文档数量在十亿级别以上同时对检索性能要求较高的场景。
配置OpenSearch集群向量检索 向量检索特性介绍 在OpenSearch集群创建向量索引 在OpenSearch集群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
冷热数据存储 云搜索服务提供了冷数据节点供企业选择，企业可以将部分现查要求秒级返回的数据放在高性能机器上面，对于历史数据要求分钟级别返回的数据放在大容量低规格节点。
配置Elasticsearch集群向量检索 向量检索特性介绍 在Elasticsearch集群创建向量索引 在Elasticsearch集群使用向量索引搜索数据 在嵌套字段中使用向量索引 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
适用于数据量在上亿以上同时对检索性能要求较高的场景。 IVF_GRAPH_PQ：PQ算法与IVF-HNSW的结合，PQ可以通过配置选择与HNSW结合和IVF结合，进一步提升系统的容量并降低系统开销，适用于shard中文档数量在十亿级别以上同时对检索性能要求较高的场景。
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