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计费项 云搜索服务的计费项由规格费用、存储费用和公网带宽费用组成。具体内容如表1所示。 标 * 的计费项为必选计费项。 表1 云搜索服务计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 * 节点规格 计费因子：vCPUs和内存，不同规格的集群类型提供不同的计算和存储能力。 包年/包月、按需计费
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
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
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
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
-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
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":
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
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。
包年/包月 包年/包月是一种先付费再使用的计费模式，适用于对资源需求稳定且希望降低成本的用户。通过选择包年/包月的计费模式，您可以预先购买云搜索服务并获得一定程度的价格优惠。本章节将详细介绍包年/包月集群的计费规则。 适用场景 包年/包月计费模式需要用户预先支付一定时长的费用，适
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
云搜索服务支持自动部署，快速创建Elasticsearch集群和OpenSearch集群，免运维，内置搜索调优实践；拥有完善的监控体系，提供一系列系统、集群以及查询性能等关键指标，让用户更专注于业务逻辑的实现。 Logstash Logstash是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。在ELK整个生
“index*”，表示备份名称前缀是index的所有索引的数据。 说明： 在Kibana中使用GET /_cat/indices命令，可以查询集群中所有索引的名称。 快照描述 描述快照信息。 在快照管理列表中，当“快照状态”为“可用”时表示快照创建成功。 快照创建成功后，在快照管
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