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如果排查优化后,集群依旧负载过高,则联系技术支持。 父主题: 集群不可用
配置Elasticsearch集群向量检索 向量检索特性介绍 创建向量索引 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Elasticsearch集群搜索能力
为了改善用户体验从而避免用户流失,该电商网站开始使用云搜索服务为用户提供商品搜索功能,不仅解决了之前使用传统数据库产生的问题,而且实现了用户数量的增长。
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配置OpenSearch集群向量检索 向量检索特性介绍 创建向量索引 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OpenSearch集群搜索能力
迁移Elasticsearch集群 Elasticsearch集群迁移 优化集群性能 写入性能优化 查询性能优化 实践案例 使用CSS加速数据库的查询分析 使用CSS搭建统一日志管理平台 使用Elasticsearch集群自定义评分查询 02 购买 云搜索服务的计费方式简单、灵活,
根据指标分析可能出现的原因,针对性优化。 增加队列数,减少拒绝作业,修改参数write.queue_size取值。 单击需要修改参数的集群名称,进入集群基本信息页面。 选择“参数配置”,查找write.queue_size并修改取值。 如果没有此参数,可以在自定义参数列进行添加。
优化数据节点性能:通过将集群管理任务从数据节点分离到Master节点,可以优化数据节点的性能,使其专注于数据操作。
解决方案 根据任务堆积现象优化客户端写入或查询程序。 根据业务情况,如果集群长期处于高负载状态,则集群会存在写入、查询缓慢,节点频繁掉线等情况。需要根据需要扩容节点规模,或分业务重新规划集群规模。 如果日常使用有95%堆内存波动和节点掉线情况,可根据需要使用流量控制功能。
内存优化型 1:8 内存较大,优势较明显,在内存使用量较多并且对时延没有太大要求的场景可优先选择该规格,比如多聚合(filedata堆内)、排序、列式存储格式DocValue(系统堆外内存)等场景。 超高IO型 1:8 NVMe接口的本地SSD盘,相比磁盘增强型,数据盘较小。
成本管理 您可以从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度来管理成本。更多详情,请参见11 成本管理。
创建Logstash配置文件 启动Logstash迁移任务 运维 扩缩容 CSS服务提供灵活的扩容和缩容功能,支持增加节点数量、升级节点规格,以及随机缩容节点,以动态调整集群资源,适应不同业务需求并优化成本。
后续操作 OpenSearch集群创建完成后,建议参考优化集群性能进行集群的性能优化,便于提高集群的写入和查询性能,提升使用效率。 父主题: 使用OpenSearch搜索数据
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:低版本跨版本升级到高版本。跨版本升级是升级集群的版本,用于功能加强或版本收编。 跨引擎升级(构建中):支持从Elasticsearch版本升级到OpenSearch版本。
后续操作 Elasticsearch集群创建完成后,建议参考优化集群性能进行集群的性能优化,便于提高集群的写入和查询性能,提升使用效率。 父主题: 使用Elasticsearch搜索数据
向量检索插件涉及较高的内存计算,内存要求比普通索引高,建议集群选择“内存优化型”的计算规格。 集群数据节点或冷数据节点的内存规格要大于16G,否则无法使用CSS服务的向量检索插件,如果需要开启则请联系技术支持。
向量检索插件涉及较高的内存计算,内存要求比普通索引高,建议集群选择“内存优化型”的计算规格。 集群数据节点或冷数据节点的内存规格要大于16G,否则无法使用CSS服务的向量检索插件,如果需要开启则请联系技术支持。
Elasticsearch 7.6.2、Elasticsearch 7.10.2 配置Elasticsearch集群大查询隔离 聚合增强 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。
业务分析:分析用户行为,优化产品和服务。 性能监控:监控系统和应用程序性能,实时发现瓶颈。 方案架构 ELKB(Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beats)提供了一整套日志场景解决方案,是目前主流的一种日志系统。
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