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什么是云搜索服务 什么是云搜索服务 云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS）是一个基于Elasticsearch、OpenSearch且完全托管的在线分布式搜索服务，为用户提供结构化、非结构化文本、以及基于AI向量的多条件检索、统计、报表。
弹性灵活 按需申请，在线扩容，零业务中断，快速应对业务增长。 无忧运维 全托管服务，开箱即用，主要操作一键可达，专业团队贴身看护。 内核增强 向量检索 云搜索服务的向量检索引擎支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。详情请参见向量检索。
在Elasticsearch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
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。
JSON 使用CDM导入数据到OpenSearch 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。
在线生成SDK代码 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码，如图1所示。
向量检索特性介绍 向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配
以下是一些适用于包年/包月计费模式的业务场景： 稳定业务需求：对于长期运行且资源需求相对稳定的业务，如企业官网、在线商城、博客等，包年/包月计费模式能提供较高的成本效益。 长期项目：对于周期较长的项目，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。
CSS服务使用的数据压缩算法是什么？ 云搜索服务支持的数据压缩算法有两种：一种是Elasticsearch默认的LZ4算法，另一种是best_compression算法。 LZ4算法 LZ4算法是Elasticsearch的默认压缩算法，该算法对数据的解压/压缩效率很快，但压缩率较低一些
Elasticsearch集群出现写入拒绝“Bulk Reject”，如何解决？ 问题现象 集群在某些情况下会出现写入拒绝率增大“bulk reject”的现象，具体表现为bulk写入时，会有类似以下报错： [2019-03-01 10:09:58][ERROR]rspItemError
使用Elasticsearch自定义规则排序搜索结果 通过Elasticsearch集群可以对搜索结果进行自定义规则排序。 应用场景 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源搜索和分析引擎，支持用户通过自定义规则对搜索结果进行排序。自定义排序允许开发者根据业务需求，定义特定的排序规则
在线安装工具和软件。 执行yum install python2安装python2。 [root@ecs opt]# yum install python2 执行yum install python-pip安装pip。
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 STOPPED
OpenSearch集群规划建议 规划集群可用区 为防止数据丢失，并确保在服务中断情况下能降低集群的停机时间，从而增强集群的高可用性，CSS服务支持跨可用区（即多可用区）部署。用户可以在同一个区域内选择两个或三个不同的可用区进行集群部署。 在创建集群时，如果用户选择了两个或三个可用区
Elasticsearch集群规划建议 在创建Elasticsearch集群前，需要先完成集群规划。规划时，应考虑是否多可用区部署以提高集群的高可用性，合理配置集群的节点类型与节点存储规格，以及根据业务需求选择适当的集群版本和安全模式，同时注意索引分片的优化，以确保集群的稳定性和性能
向量检索特性介绍 向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配
在Elasticsearch集群创建向量索引 创建向量索引的操作流程如下所示： （可选）准备工作：根据业务需要，完成集群高级配置。 （可选）预构建与注册中心点向量：当选择使用“IVF_GRAPH”或“IVF_GRAPH_PQ”索引算法创建向量索引时，则需要对中心点向量进行预构建和注册
在OpenSearch集群创建向量索引 创建向量索引的操作流程如下所示： （可选）准备工作：根据业务需要，完成集群高级配置。 （可选）预构建与注册中心点向量：当选择使用“IVF_GRAPH”或“IVF_GRAPH_PQ”索引算法创建向量索引时，则需要对中心点向量进行预构建和注册。
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
1：熔断状态，请及时关注集群堆外内存使用率是否超阈值。 0或1 request_count 请求总次数 CSS集群所有节点的请求总次数。 ≥ 0 successfully_request_count 请求成功次数 CSS集群所有节点的请求成功次数。
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