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群中的权限，实现集群、索引、文档和字段四个级别的细粒度访问权限控制。 支持添加或删除集群的用户，并能够将用户映射到角色，实现用户关联角色权限。 角色映射功能允许配置角色的成员，通过用户名、后端角色和主机名将用户分配给相应的角色。支持为每种角色配置集群访问权限、索引和文档的访问权限，以及Kibana的使用权限。
仅当集群开启了“安全模式”和“HTTPS访问”时，才可以选择是否配置“公网访问”。配置公网访问后，用户可以获得一个公网访问的IP地址，通过这个IP地址可以在公网访问该安全集群，详细配置请参考配置Elasticsearch集群公网访问。 单击“下一步：高级配置”。 在“高级配置”页面，完成El
基于同义词词库，根据同义词搜索文本数据。 CSS服务使用的分词器包括IK分词器和同义词分词器。IK分词器配备主词词库和停词词库；同义词分词器配备同义词词库。其中，IK分词器包含ik_max_word和ik_smart分词策略。同义词分词器使用的是ik_synonym分词策略。 i
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 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）
配置Elasticsearch集群简繁体转换搜索 本文介绍如何在Elasticsearch集群实现搜索数据的简繁体转换。 场景介绍 简繁体转换插件是一款可以使中文简体和中文繁体相互转换的插件。通过该插件的转换，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
通过调整不同索引的查询参数，可以获得更高的查询性能或者查询精度，其他参数请参见表2。 表2 可选的查询参数说明 参数 子参数 说明 GRAPH类索引配置参数 ef 查询时考察邻居节点的队列大小。值越大查询精度越高，查询速度会变慢。默认值为200。 取值范围：(0, 100000]。 max_scan_num
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，传统文本检索是通过
hon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python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装： pip install opensearch-py==1.1.0
功的集群进行日常监控。配置集群监控后，就可以在CES管理控制台直观查看集群的监控指标数据。 配置集群监控的操作流程： 配置告警规则：根据实际业务需要对监控指标设置自定义告警规则，当监控指标超过设置的阈值时，会以邮箱、HTTP、HTTPS等方式通知您。 配置监控对象：为集群或集群中某个节点配置监控指标。
_cluster/settings { "persistent": { "index.trash.enabled": true } } 表1 配置项说明 配置项 说明 “index.trash.enabled” 索引回收站开关，缺省值是“false”，表示不启用索引回收站功能，集群与开源E
能可以快速进行数据统计和分析，如年龄分布统计等，这在关系型数据库中可能需要更多的计算资源和时间。 安全性和稳定性：通过配置安全模式的Elasticsearch集群和MySQL数据库，以及使用SSL安全连接，可以保证数据传输的安全性和系统的稳定性。 易于监控和维护：Elastics
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
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
将会发生索引项的换进换出，此时将会影响查询的性能。通过清除缓存API能够将不再使用的索引缓存清空，保证热数据索引的查询性能。 父主题： 配置OpenSearch集群向量检索
基于同义词词库，根据同义词搜索文本数据。 CSS服务使用的分词器包括IK分词器和同义词分词器。IK分词器配备主词词库和停词词库；同义词分词器配备同义词词库。其中，IK分词器包含ik_max_word和ik_smart分词策略。同义词分词器使用的是ik_synonym分词策略。 i
hon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python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装： # 根据集群实际版本填写，此处以7.6举例 pip install
通过调整不同索引的查询参数，可以获得更高的查询性能或者查询精度，其他参数请参见表2。 表2 可选的查询参数说明 参数 子参数 说明 GRAPH类索引配置参数 ef 查询时考察邻居节点的队列大小。值越大查询精度越高，查询速度会变慢。默认值为200。 取值范围：(0, 100000]。 max_scan_num
Elasticsearch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7.10.2举例。
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，传统文本检索是通过
将会发生索引项的换进换出，此时将会影响查询的性能。通过清除缓存API能够将不再使用的索引缓存清空，保证热数据索引的查询性能。 父主题： 配置Elasticsearch集群向量检索
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