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9h 表3 返回值的参数说明 列名 说明 index 索引名称。 uuid 索引的uuid。 pri 索引的分片数。 rep 索引的副本数。 trash.ts 索引存放至回收站的时间。 delete.time 索引在回收站中剩余存放时长，当变成0时，回收站中的索引将被彻底删除。 从回收站中还原索引
中已运行时间最长的一条查询任务进行中断。 fair策略是综合考虑内存和时间两种因素，如果分片查询的堆内存申请大小相差不超过“最大堆内存乘search.isolator.strategy.ratio”的大小，则认为时间较长的查询更应该中断。否则认为堆内存使用较大的查询更应该中断。 默认值：fair
表1 标准查询的参数说明 参数 说明 vector（第一个） 表示该查询类型为VectorQuery。 my_vector 指定了需要查询的向量字段名称。 vector（第二个） 指定查询向量的具体值，支持数组形式以及Base64编码形式的输入。 topk topk的值通常与size保持一致。
集群访问不同的文件，访问的模式是不一样的，缓存系统支持多级缓存，会使用不同大小的block来缓存不同的文件，例如fdx和tip文件会使用大量的小block缓存，对fdt文件会使用较少的大block缓存。缓存配置支持基于业务情况进行修改，配置项请参见表14。 表14 缓存的配置项 配置项
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.index_threads”的值（默认为4），增加向量索引构建的线程数。 PUT
对向量建立索引结构来绕过不相关的向量，减小需要考察的范围。 降低单个向量计算的复杂度 向量检索支持漏斗模型，先对所有向量进行量化和近似计算，筛选出一定量接近检索目标的数据集，然后基于筛选的数据集进行精细的计算和排序。本方法不需要对所有向量都进行复杂的计算，可以有效提高检索效率。
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
按堆内存的空闲量继续读取请求。 开启内存流控 请求采样统计 可以记录客户端IP的访问和客户端的请求类型，用户可以基于统计值识别客户端IP的访问流量，分析当前客户端的写入和查询访问量。 开启请求采样统计 一键断流 可以切断节点的所有客户端连接，不包括Kibana访问和CSS后台运
Integer 统计最近时间访问的请求数量。配置为100，表示会统计出最近访问最多的100个IP地址和基于采样统计的访问最多的100个URL。 最小值：10 最大值：1000 默认值：100 说明： IP统计和URL采样统计基于访问时间缓存策略，节点会记录最近访问的IP和请求URL，如果缓存
不断合并成大的索引段，以提供更优的查询性能。由于向量索引的构建是计算密集型的，向量数据写入过程频繁的合并任务会消耗更多的CPU资源。因此，在数据实时性要求不高的场景，建议设置向量字段的“lazy_indexing”参数为“true”开启索引延迟构建，当全量数据写入完成后，再调用离
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.index_threads”的值（默认为4），增加向量索引构建的线程数。 PUT
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。 约束限制 仅Elasticsearch 7.10.2版本的集群支持在嵌套字段中使用向量索引。 创建向量索引 创建一个带有嵌套字段的向量索引，该索引包含一个id
表1 标准查询的参数说明 参数 说明 vector（第一个） 表示该查询类型为VectorQuery。 my_vector 指定了需要查询的向量字段名称。 vector（第二个） 指定查询向量的具体值，支持数组形式以及Base64编码形式的输入。 topk topk的值通常与size保持一致。
库在线迁移和数据库实时同步的云服务。实时同步是指在不同的系统之间，将数据通过同步技术从一个数据源复制到其他数据库，并保持一致，实现关键业务的数据实时流动。 使用DRS支持将多种关系型数据库的数据导入至Elasticsearch集群，源数据库和目标集群的版本支持情况请参见表2。 表2
库在线迁移和数据库实时同步的云服务。实时同步是指在不同的系统之间，将数据通过同步技术从一个数据源复制到其他数据库，并保持一致，实现关键业务的数据实时流动。 使用DRS支持将多种关系型数据库的数据导入至Elasticsearch集群，源数据库和目标集群的版本支持情况请参见表2。 表2
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。 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
Elasticsearch向量检索的性能测试和比较 应用场景 云搜索服务的向量检索引擎提供了全托管、高性能的分布式向量数据库服务。为了方便用户在业务场景进行向量搜索的性能压力测试，为产品选择和资源配置提供准确的参考依据，本文提供了基于开源数据集和开源压力测试工具的Elasticsearch向量检索的性能测试方案。
扩容实例的数量和存储容量 功能介绍 该接口用于集群扩容不同类型实例的个数以及存储容量。已经存在独立Master、Client、冷数据节点的集群使用该接口扩容。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/{project_id}/clusters/{cluster_id}/role_extend
CSS服务中如何修改Elasticsearch和OpenSearch集群的TLS算法？ 支持修改TLS算法的集群：7.6.2及以上版本的Elasticsearch集群、OpenSearch集群 登录云搜索服务控制台。 选择“集群管理”进入集群列表。 选择需要修改的集群，单击集群名称，进入集群基本信息页面。
量较少的方案。例如，一个由3个节点组成的集群，每个节点配置为32核CPU和64GB内存，通常比一个由12个节点组成的集群，每个节点配置为8核CPU和16GB内存，在集群的稳定性和扩展性方面更具优势。 优势主要体现在如下方面。 集群稳定性：高配置节点通常能提供更强的处理能力和更大的内存空间，从而提高集群的整体稳定性。
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