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规格更改。 前提条件 确认集群处于“可用”状态，且无正在进行的任务。 确认CSS服务有足够的配额支持集群扩容。 在变更磁盘类型前，建议备份所有关键数据，以免造成数据丢失。 更改集群规格 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。 确认业务数据
不同版本的Kibana界面可能有所差异，请以实际操作环境为准。本文以Kibana 7.6.2版本作为示例。 创建生命周期策略 登录云搜索服务管理控制台。 在“集群管理”页面选择需要登录的集群，单击“操作”列中的“Kibana”，登录Kibana页面。 在菜单栏选择“IM”或“Index
优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector
在OpenSearch集群使用向量索引搜索数据 使用向量索引搜索数据支持多种方式。 标准查询 复合查询 ScriptScore查询 重打分查询 Painless语法扩展查询 标准查询 针对创建了向量索引的向量字段，提供了标准向量查询语法。下述查询命令将会返回所有数据中与查询向量最近的size（topk）条数据。
是完整自然日区分的。 前提条件 CSS集群处于可用状态。 使用OpenSearch集群。 通过索引生命周期管理实现自动滚动索引 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Elasticsearch集群索引回收站 Elasticsearch集群在执行删除索引的操作时，会直接将索引删除，没有回收站的能力。为了防止客户误操作导致数据被删除，CSS提供了索引回收站功能，支持将删除的索引存放到回收站中，且支持从回收站中还原索引，进而提升集群的数据可靠性。
使用SQL语言在Elasticsearch中搜索数据 在Elasticsearch集群 6.5.4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
向量检索的客户端代码示例（Python） 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Python代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装pytho
份记录。 前提条件 当智能检测任务完成后需要发送SMN告警通知时，需要先在SMN服务创建主题，操作指导请参见创建主题。同时，需要参考授权使用SMN服务完成SMN服务授权。 启动检测任务 登录云搜索服务管理控制台。 在集群管理页面，单击需要进行智能运维的集群名称，跳转至该集群基本信息页面。
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
rch集群的系统默认插件列表 云搜索服务的Elasticsearch和OpenSearch集群自带系统默认插件。可以通过控制台查看或在Kibana/OpenSearch Dashboards查询系统默认插件信息。 通过控制台查看 登录云搜索服务管理控制台。 在集群管理页面，单击需
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：
涉及相关资源费用。 仅Elasticsearch集群版本≥6.5.4和OpenSearch集群才支持开启“安全模式”。 公网访问和终端节点服务使用的是同一个负载均衡。当集群开启了公网访问白名单，由于白名单是作用在负载均衡上面，将会同时限制公网访问集群和内网通过VPCEP访问集群的
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。
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。
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。
使用ElasticSearch的HLRC（High Level Rest Client）时，报出I/O Reactor STOPPED 问题现象 使用ElasticSearch的HLRC（High Level Rest Client）时，偶现报出I/O Reactor STOPP
管理向量索引缓存 CSS的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询
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
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