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复合查询 向量检索支持与其他OpenSearch子查询组合进行复合查询，比如布尔查询方式。 布尔查询实际上是后置过滤查询方式。过滤条件与向量相似度检索分别独立执行，执行完成后对两者的检索结果进行合并，合并逻辑由must、should、filter等谓词决定。 例如，查询Top10条“
以下示例的查询场景：查询Top10条“my_label”的值为“red”的结果。 前置过滤查询：先执行过滤条件检索，筛选出符合条件的结果；然后，对这些筛选后的候选结果进行向量相似度检索，以找出最相似的向量。 查询示例如下： POST my_index/_search { "size": 10, "query":
如果您有多个到期日不同的集群，可以将到期日统一设置到一个日期，便于日常管理和续费。 图1展示了用户将两个不同时间到期的资源，同时续费一个月，并设置“统一到期日”后的效果对比。 图1 统一到期日 更多关于统一到期日的规则请参见如何设置统一到期日。 父主题： 续费
征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 高效可靠：华为云向量检索引擎，提供优秀的搜索性能以及分布式容灾能力。 索引丰富：支持多种索引算法及相似度度量方式，满足各类应用场景及需求。 “0”学习成本：完全兼容开源ES语法与生态。 图4 向量检索场景
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。 向量检索支持原生Elasticse
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。 向量检索支持原生Elasticse
图1 查看监控信息 选择“资源实例”页签，查看集群的监控指标。 资源实例：选择要查看监控信息的集群，默认选择当前集群。支持多选，进行数据对比。 支持设置监控时间，以及查看同一集群的同比/环比数据。 添加视图分组：支持在默认分组的基础上新增自定义的分组。当鼠标悬停在左侧分组名称上
图1 查看监控信息 选择“资源实例”页签，查看集群的监控指标。 资源实例：选择要查看监控信息的集群，默认选择当前集群。支持多选，进行数据对比。 支持设置监控时间，以及查看同一集群的同比/环比数据。 添加视图分组：支持在默认分组的基础上新增自定义的分组。当鼠标悬停在左侧分组名称上
图1 查看监控信息 选择“资源实例”页签，查看集群的监控指标。 资源实例：选择要查看监控信息的集群，默认选择当前集群。支持多选，进行数据对比。 支持设置监控时间，以及查看同一集群的同比/环比数据。 添加视图分组：支持在默认分组的基础上新增自定义的分组。当鼠标悬停在左侧分组名称上
ment和shard都会对数据有膨胀，不同集群的segment的shard不同，数据量也不同，如果需要比较数据一致性，则需要对比文档个数的多少，而不是对比数据大小。 父主题： Elasticsearch数据迁移
} } } 聚簇键必须是排序键的前缀子集。 高基字段必须在排序键中，且高基字段必须在最后一个低基字段后面。 性能测试对比 测试环境 数据集： esrally nyc_taxis数据集 集群规格： 4U16G 100GB高IO * 3节点 测试步骤 在集群中创建索引模板，指定排序键和关闭聚合增强。
// 向量维度 " \"metric\": \"euclidean\",\n" + // 相似度度量 " \"algorithm\": \"GRAPH\"\n" + // 索引算法
// 向量索引 " \"metric\": \"euclidean\"," + // 相似度度量 " \"algorithm\": \"GRAPH\"" + // 索引算法
个名为“my_vector”的向量字段和一个名为“my_label”的文本字段。其中，向量字段创建了GRAPH图索引，并使用欧式距离作为相似度度量。 PUT my_index { "settings": { "index": { "vector": true
h集群和源集群数据的一致性。 例如，分别在源集群和目标集群登录Kibana，进入Dev Tool，执行GET cat/indices命令，对比两者的索引信息是否一致。 父主题： Elasticsearch数据迁移
个名为“my_vector”的向量字段和一个名为“my_label”的文本字段。其中，向量字段创建了GRAPH图索引，并使用欧式距离作为相似度度量。 PUT my_index { "settings": { "index": { "vector": true
数据迁移完毕，检查目标Elasticsearch集群“Es-2”和源集群“Es-1”数据的一致性。例如，分别在源集群和目标集群执行_cat/indices命令，对比两者的索引信息是否一致。 父主题： Elasticsearch数据迁移
Q索引类型。 测试方案：使用维度较高的COHERE与GIST数据集，测试在Top10召回率达到95%时的集群最大QPS，并与GRAPH索引对比常驻内存开销。 测试结果： 表3 GRAPH_PQ类索引测试结果 数据集 构建参数 查询参数 性能指标 内存开销 efc fragment_num
数据迁移完毕，检查目标Elasticsearch集群和源集群数据的一致性。例如，分别在源集群和目标集群执行GET _cat/indices命令，对比两者的索引信息是否一致。 在Elasticsearch集群管理页面，选择源Elasticsearch集群“Source-ES”或目标Ela
'__main__': main(sys.argv) 执行vi checkIndices.py命令，直接复制输入以下内容无需修改，执行wq保存为索引数据对比脚本。 # -*- coding:UTF-8 -*- import sys import yaml import requests import
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