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-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
当数据节点任务分发量、结果汇聚量过大时，可以升级Client节点的“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的“节点规格”，提高数据查询的效率。 变更节点规格也支持将大规格更改为小规格，但是此变更会降
当数据节点任务分发量、结果汇聚量过大时，可以升级Client节点的“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的“节点规格”，提高数据查询的效率。 变更节点规格也支持将大规格更改为小规格，但是此变更会降
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不高的话，可以调整下分片刷新的时间（默认是每秒刷新一次），提高写入速度。 PUT /my_logs { "settings":
续费 资源包到期后，您可以进行续费以延长资源包的有效期，也可以设置到期自动续费。续费相关操作，请参见续费管理。 到期与欠费 到期欠费后，可以查看欠费详情。为防止相关资源被停止或者释放，请及时进行充值。账号将进入欠费状态，需要在约定时间内支付欠款，详细操作请参考欠费还款。
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。
导致出现I/O Reactor STOPPED的原因，大致可以分为以下3类： 回调中抛出异常导致。 客户端并发太高导致。 在日志中发现异常后，查看ElasticSearch集群监控指标，如CPU使用率、网络连接数等。 当用户集群配置为5台16U128G的i3.4xlarge.8节点时
-约翰内斯堡、拉美-墨西哥城一、拉美-墨西哥城二、拉美-圣保罗一。 日志管理 为了方便用户使用日志定位问题，云搜索服务提供了日志备份和日志查询功能。用户可以将集群的日志备份在OBS桶中，然后通过OBS可以直接下载需要的日志文件，进行问题分析定位。 日志管理 VPC服务介绍【视频】
load_average / cpu核数 < 80%） 在“任务记录”列表，显示当前升级任务。当“任务状态”为“运行中”时，可以展开任务列表，单击“查看进度”查看详细的升级进度。 当“任务状态”为“失败”时，可以重试任务或者直接终止任务。 重试升级：在任务列表的操作列，单击“重试”，重新升级。
近邻或近似近邻检索。 OpenSearch 1.3.6 向量检索特性介绍 存算分离 存算分离支持将集群新写入的数据存储在SSD来达到最佳的查询检索性能，将历史数据存储到OBS中降低数据的存储成本。 存算分离和切换冷热数据比，更适用于对搜索性能要求不高的场景，冷数据存储在OBS中，存储成本更低一些。
load_average / cpu核数 < 80%） 在“任务记录”列表，显示当前升级任务。当“任务状态”为“运行中”时，可以展开任务列表，单击“查看进度”查看详细的升级进度。 当“任务状态”为“失败”时，可以重试任务或者直接终止任务。 重试升级：在任务列表的操作列，单击“重试”，重新升级。
如果采用指定_id的写入方式，数据写入时会先触发一次查询操作，进而影响数据写入性能。对于不需要通过_id检索数据的场景，建议使用随机生成的_id。 设置合适的分片数 分片数建议设置为集群数据节点的倍数，且分片的大小控制在50GB以内。 关闭副本 数据写入与查询错峰执行，在数据写入时关闭数据副本，待数据写入完成后再开启副本。
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。 向量检索即在一个给定的向量数据集中，按照某种度量方式，检索出与查询向量相近的K个向量（K-Nearest Neighbor，KNN），但由于KNN计算量过大，通常只关注近似近邻（Approximate Nearest
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。 向量检索即在一个给定的向量数据集中，按照某种度量方式，检索出与查询向量相近的K个向量（K-Nearest Neighbor，KNN），但由于KNN计算量过大，通常只关注近似近邻（Approximate Nearest
云审计服务（Cloud Trace Service，简称CTS） 云审计服务（CTS）可以记录与CSS云搜索服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。详细请参考云审计服务用户指南。
Dashboards。 单击左侧导航栏的“Dev Tools”进入操作页面。 在OpenSearch Dashboards操作页面，执行命令查看集群是否存在索引。 GET _cat/indices?v 当待导入数据的集群已存在可用的索引时，则不需要再创建索引，直接执行步骤7。 当待
选择待导入数据的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana。 单击左侧导航栏的“Dev Tools”进入操作页面。 在Kibana操作页面，执行命令查看集群是否存在索引。 GET _cat/indices?v 当待导入数据的集群已存在可用的索引时，则不需要再创建索引，直接执行步骤7。 当待
到配置的集群，配置样例如“122.122.122.122:9200”。 自定义缓存 indices.queries.cache.size 查询阶段的缓存大小。 取值范围：1-100。 单位：%。 默认值：10%。 线程池队列大小 thread_pool.force_merge.size
到配置的集群，配置样例如“122.122.122.122:9200”。 自定义缓存 indices.queries.cache.size 查询阶段的缓存大小。 取值范围：1-100。 单位：%。 默认值：10%。 线程池队列大小 thread_pool.force_merge.size
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