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ch的排序API实现的。通过调用排序API查询数据，实现数据按自定义规则排序。 自定义规则查询有两种方式。 用绝对好评率计算总分，按照总分由高到低的顺序排列出查询结果。 总分 = 匹配得分 * （好评率 * 绝对因子） 匹配得分：根据查询结果计分，内容匹配记1分，否则记0分，得分之和即为匹配得分。
负载均衡 查询集群支持的ELBV3负载均衡器 打开或关闭ES负载均衡器 ES监听器配置 获取该esELB的信息，以及页面需要展示健康检查状态 更新ES监听器 查询证书列表 父主题： API
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。 压缩算法的实现流程：压缩过程以至少4个bytes为扫描窗口查找匹配，每次移动1byte进行扫描，遇到重复的就进行压缩。该算法适用于读取量大、写入量小的场景。 best_compression算法 除了
索引，同时注册到CSS集群内，实现在多个节点间共享此索引文件。中心点索引在shard间复用能够有效减少训练的开销、中心点索引的查询次数，提升写入以及查询的性能。 选择启用向量检索的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。 单击左侧导航栏的“Dev Tools”，进入操作界面。
索引，同时注册到CSS集群内，实现在多个节点间共享此索引文件。中心点索引在shard间复用能够有效减少训练的开销、中心点索引的查询次数，提升写入以及查询的性能。 选择启用向量检索的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。 单击左侧导航栏的“Dev Tools”，进入操作界面。
P最大连接数限制等。每个功能配置独立的控制开关。详情请参见流量控制。 大查询隔离 云搜索服务的大查询隔离特性支持对查询请求进行独立管理，将高内存、长耗时的查询请求进行隔离，保证节点内存安全。详情请参见大查询隔离。 索引监控 云搜索服务的索引监控特性提供了丰富的监控指标，用以监控集
} } 聚簇键必须是排序键的前缀子集。 高基字段直方图聚合 高基字段一般采用直方图分组聚合，利于处理某个区间内的数据。 例如，查询语句如下所示。这条查询是对时间字段timestamp做直方图分组，然后求score的平均值。 POST testindex/_search?pretty
0/{project_id}/clusters css:cluster:create √ √ 查询集群列表 GET /v1.0/{project_id}/clusters css:cluster:list √ √ 查询集群详情 GET /v1.0/{project_id}/clusters/{cluster_id}
词库管理接口 加载自定义词库 查询自定义词库状态 删除自定义词库 父主题： API
Logstash集群监控与日志管理 CES中Logstash集群支持的监控指标 使用CES监控Logstash集群 查询和管理Logstash集群日志 父主题： 使用Logstash迁移数据
CES中OpenSearch集群支持的监控指标 使用CES监控OpenSearch集群 设置OpenSearch集群SMN告警通知 智能检测OpenSearch集群风险 查询和管理OpenSearch集群日志 父主题： 使用OpenSearch搜索数据
rch集群性能 优化Elasticsearch和OpenSearch集群写入性能 优化Elasticsearch和OpenSearch集群查询性能
标 配置Elasticsearch集群监控 设置Elasticsearch集群SMN告警通知 智能检测Elasticsearch集群风险 查询和管理Elasticsearch集群日志 父主题： 使用Elasticsearch搜索数据
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） 父主题： 增强Elasticsearch集群搜索能力
配置OpenSearch集群向量检索 向量检索特性介绍 在OpenSearch集群创建向量索引 在OpenSearch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） 父主题： 增强OpenSearch集群搜索能力
配置Elasticsearch集群读写流量控制策略2.0 配置Elasticsearch集群读写流量控制策略1.0 配置Elasticsearch集群大查询隔离 配置Elasticsearch集群聚合增强 配置Elasticsearch集群读写分离 切换Elasticsearch集群冷热数据
-client）的“节点规格”。 当数据的写入与查询突然变得缓慢时，可以升级数据节点（ess）的“节点规格”提高数据节点的查询与写入效率。 当存在冷数据查询缓慢时，可以升级冷数据节点（ess-cold）的“节点规格”，提高数据查询的效率。 变更Elasticsearch集群节点规格
-client）的“节点规格”。 当数据的写入与查询突然变得缓慢时，可以升级数据节点（ess）的“节点规格”提高数据节点的查询与写入效率。 当存在冷数据查询缓慢时，可以升级冷数据节点（ess-cold）的“节点规格”，提高数据查询的效率。 变更OpenSearch集群节点规格 增加节点类型
用性特性，确保节点在这些可用区内均匀分配。系统均匀分配的节点满足各个AZ之间节点数量的差小于等于1，具体的节点分布情况，包括不同数量的节点如何在各个可用区中分布，可以参考表1。 在创建集群时，选择的节点数量都要大于等于2，否则跨可用区部署会失败。 部署跨AZ集群时，节点会被均匀的分布在不同的AZ上。
的阈值），另外被rejected的http请求ES-Hadoop是有重试机制的，可修改以下参数: “es.batch.write.retry.count”：默认重试3次。 “es.batch.write.retry.wait”：每次重试等待时间10s。 如果对查询的实时性级别要求
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