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通过存算分离可以实现索引数据的生命周期管理。 热状态的索引数据支持写入，且可以实现毫秒级检索。 冻结状态的索引数据，是指将长期不使用的历史数据转储到CSS服务的OBS桶中（该OBS桶用户无感知，且无法在OBS控制台查看，但存储在OBS桶中的资源需要额外收费），降低数据的存储成本，提升SSD的存储
切换Elasticsearch集群冷热数据 云搜索服务支持给Elasticsearch集群配置冷数据节点，支持对索引数据进行冷热切换。 场景描述 通过切换冷热数据，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作为热数据，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
束。 当替换的是故障节点时，不管什么节点类型都不受以上四条约束。因为故障节点不包含在“_cat/nodes”中。 替换指定节点 登录云搜索服务管理控制台。 在左侧菜单栏，选择对应的集群类型，进入集群管理页面。 选择目标集群，单击操作列的“更多>形态变更”进入更改集群规格页面。 选择“替换指定节点”页签。
API导入数据到Elasticsearch 云数据迁移服务CDM CDM向导式页面。适用于批数据迁移，比如数据存放在OBS或者Oracle数据库中，推荐使用CDM比较方便。 JSON 使用CDM导入数据到Elasticsearch 数据复制服务DRS DRS用于数据库在线迁移和实时同步数据的云服务。 关系型数据库
配置Elasticsearch集群YML文件默认参数 云搜索服务支持用户修改“elasticsearch.yml”文件，该文件是Elasticsearch的配置文件，用于设置和管理Elasticsearch集群的各种参数和行为。通过合理配置YML参数，可以优化集群的性能，提高系统的稳定性和安全性。
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（Java）
Elasticsearch集群为例，介绍使用CSS服务的Logstash进行集群迁移的配置文件样例。当源端和目的端的Elasticsearch集群类型不同时，可以参考本文样例中的input和output模块自由组合出合适的配置文件。 查看集群类型 登录云搜索服务管理控制台。 在左侧导航栏选择“集群管理
登录在云搜索服务管理控制台， 在左侧导航栏，选择对应的集群类型，进入集群管理页面。 在集群列表中，单击集群名称进入集群“基本信息”页面。 在集群“基本信息”页面，单击“企业项目”右侧的企业项目名称，进入项目管理页面。 在“资源”页签下，“区域”选项中选择当前集群所在的区域，“服务”选项中选“云搜索服务
CSS集群平均已用内存比例达到98%怎么办？ 问题现象 查看集群监控发现，Elasticsearch集群“平均已用内存比例”一直处于98%，用户担心内存比例过高是否对集群有影响。 问题原因 在Elasticsearch集群中，Elasticsearch会占用50%内存，另外50%
wer），实现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。 Elasticsearch 7.6.2、Elasticsearch 7.10.2 配置Elasticsearch集群读写分离
配置Elasticsearch集群自定义词库 Elasticsearch集群词库介绍 配置和使用Elasticsearch集群的自定义词库 父主题： 管理Elasticsearch集群
插件的转换，用户可以使用中文繁体关键字搜索出包含对应中文简体的索引数据，也可以使用中文简体关键字搜索出包含对应中文繁体的索引数据。 云搜索服务默认安装了简繁体转换插件，用户无需自行安装。 简繁体转换插件通常可以当做analyzer、tokenizer、token-filter或char-filter来使用。
通过Go客户端接入Elasticsearch集群 本文介绍通过Go语言访问CSS集群的配置说明。 准备工作 CSS集群处于可用状态。 确保运行Go代码的服务器与CSS集群的网络是互通的。 确认服务器已安装Go，Go官网下载地址：https://go.dev/dl/。 连接非安全集群 连接非安全集群，示例代码如下：
7.10.2集群支持大查询隔离。 配置大查询隔离 大查询隔离特性和全局超时特性默认关闭，用户可根据需要实时配置，配置后立即生效。 登录云搜索服务管理控制台。 在“集群管理”页面，选择待配置大查询隔离的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。 在Kibana的左侧导航中选择“Dev
配置Elasticsearch集群聚合增强 场景描述 聚合增强在数据聚簇的情况下，利用向量化技术，批量处理数据，从而提升聚合性能，优化可观测性业务的聚合分析能力。 在大规模数据的集聚合分析场景下，耗时主要集中在对数据的分组聚合。 提升分组聚合能力依赖排序键和聚簇键。 排序键：数据按照排序键顺序存储。
存算分离 前提条件 CSS集群处于可用状态。 使用OpenSearch 1.3.6版本的集群。 通过索引生命周期管理实现存算分离 登录云搜索服务管理控制台。 在左侧导航栏，选择对应的集群类型，进入集群列表页面。 在集群列表页面中，单击集群操作列的“Kibana”登录OpenSearch
配置告警规则 登录云监控服务CES管理控制台。 左侧导航栏选择“告警 > 告警规则”，进入告警规则列表页面。 在告警规则列表，搜索“资源类型”为“云搜索服务”，查看是否有满足要求的告警规则。 如果没有，请参考云监控服务CES的创建告警规则和通知，新建CSS服务的告警规则。其中，关键
前提条件 快照管理列表中有“快照状态”为“可用”的快照。快照存储在OBS桶中需要额外收费，具体收费请参见OBS计费说明。 恢复数据 登录云搜索服务管理控制台。 在“集群管理”页面，单击需要进行备份的集群名称，进入集群基本信息页面。在左侧导航栏选择“集群快照”，进入“集群快照”管理页面。
功能前已存在的自动创建的快照）都无法手动删除，只会被系统自动删除。 快照信息删除后，数据将无法恢复，请谨慎操作。 手动删除快照 登录云搜索服务管理控制台。 在“集群管理”页面，单击需要进行备份的集群名称，进入集群基本信息页面。在左侧导航栏选择“集群快照”，进入“集群快照”管理页面。
执行命令update-by-query报错“Trying to create too many scroll contexts” 问题现象 云搜索服务的Elasticsearch集群执行命令update-by-query，出现报错“Trying to create too many scroll
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