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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
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。
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
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
SSL解析方式 客户端到服务器端认证方式。仅“前端协议”选择“HTTPS”才需要配置。 根据实际业务需要选择解析方式。 服务器证书 服务器证书用于SSL握手协商，需提供证书内容和私钥。仅“前端协议”选择“HTTPS”才需要配置服务器证书。 选择准备并上传自签名证书创建的服务器证书。 CA证书
通过Python客户端接入Elasticsearch集群 本文介绍通过Python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Python代码的服务器与CSS集群的网络是互通的。 接入集群 安装Elasticsearch Python客户端，建议和Elasticsearch的版本保持一致，例如需要访问的集群版本是7
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。 图1 读写分离特性的两种使用场景 场景一（图左）：主集群写入，从集群查询，分离读写压力。 场景二（图右）：主集群故障时，从集群升级，正常提供服务，避免业务中断。 约束限制 仅Elasticsearch
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
使用DSL语言在Elasticsearch中搜索数据 DSL语言是Elasticsearch和OpenSearch查询域的特定语言，是客户端与Elasticsearch和OpenSearch集群交互的最佳语言。Elasticsearch DSL是基于JSON格式的语言，其他语言如
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
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
云搜索服务支持在Kibana或者ECS服务器上使用开源Elasticsearch API将数据导入到Elasticsearch集群中，数据文件支持JSON等格式。 在Kibana上使用开源Elasticsearch API导入数据：使用POST命令导入数据。 在ECS服务器上使用开源Elasticsearch
在嵌套字段中使用向量索引 使用嵌套字段可以实现在单条文档中存储多条向量数据，比如在RAG场景中，文档数据通常需要按段落或按长度进行切分，分别进行向量化得到多条语义向量，通过嵌套字段（Nested）可以将这些向量写入同一条ES的文档中。对于包含多条向量数据的文档，查询时任意一条向量数据与查询向量相似便会返回该条文档。
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