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通过备份与恢复实现华为云Elasticsearch集群间数据迁移 CSS服务的Elasticsearch集群之间的数据迁移，可以通过备份与恢复集群快照功能实现。 应用场景 通过备份与恢复实现华为云Elasticsearch集群间数据迁移仅适用于源集群和目标集群都是CSS服务的集群，
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
创建Logstash配置文件 Logstash集群通过配置文件定义迁移方案，从不同的数据源（input）迁移数据到不同的目的端（output）。 约束限制 创建的配置文件大小不能超过100k。 Logstash集群允许最多配置50个配置文件，最多可以同时存在5个“状态”为“校验中”
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 在嵌套字段中使用向量索引 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
扩容Elasticsearch集群 当Elasticsearch或OpenSearch集群的数据面业务变化，需要动态调整集群节点的数量、容量、规格和类型时，可以参考本文扩容集群。 介绍视频 场景描述 CSS服务支持多种扩容场景，如表1所示。 表1 扩容场景 场景 描述 相关文档 增加节点数量和容量
扩容OpenSearch集群 当Elasticsearch或OpenSearch集群的数据面业务变化，需要动态调整集群节点的数量、容量、规格和类型时，可以参考本文扩容集群。 介绍视频 场景描述 CSS服务支持多种扩容场景，如表1所示。 表1 扩容场景 场景 描述 相关文档 增加节点数量和容量
使用CDM导入数据到Elasticsearch 云搜索服务支持通过云数据迁移服务CDM的向导式界面，将存储在Oracle数据库或对象存储服务OBS中的数据导入到Elasticsearch或OpenSearch集群中，数据文件支持JSON格式。 表1 使用CDM导入数据至CSS服务
使用CDM导入数据到OpenSearch 云搜索服务支持通过云数据迁移服务CDM的向导式界面，将存储在Oracle数据库或对象存储服务OBS中的数据导入到Elasticsearch或OpenSearch集群中，数据文件支持JSON格式。 表1 使用CDM导入数据至CSS服务 数据导入场景
查询模板列表 功能介绍 该接口用于查询模板列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1.0/{project_id}/lgsconf/template 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目
获取集群ID 在调用接口的时候，部分URL中需要填入集群ID（cluster_id），所以需要获取到集群ID。获取方法如下所示： 调用API获取集群ID 集群ID可以通过调用查询集群列表API接口获取。 获取集群ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v1.0/
配置Logstash集群路由 当Logstash集群和数据源的子网在同一个主网卡时，两者的网络互通，无需配置Logstash集群路由。 当Logstash集群和数据源的子网不在同一个主网卡时，需要配置Logstash集群路由，给Logstash集群的每个节点新增一个指向目标IP地址
缩容Elasticsearch集群 当集群有充足的能力处理当前数据时，为节省资源可以参考本文缩容集群的节点数量。 场景描述 CSS服务支持多种缩容场景，如表1所示。 表1 缩容场景 场景 描述 相关文档 缩容随机节点 缩容随机节点是基于节点类型随机下线节点减少集群的“节点数量”，减少集群占用的资源
缩容OpenSearch集群 当集群有充足的能力处理当前数据时，为节省资源可以参考本文缩容集群的节点数量。 场景描述 CSS服务支持多种缩容场景，如表1所示。 表1 缩容场景 场景 描述 相关文档 缩容随机节点 缩容随机节点是基于节点类型随机下线节点减少集群的“节点数量”，减少集群占用的资源
增强OpenSearch集群数据导入性能 特性介绍 数据导入性能增强为云搜索服务自主研发的特性，通过优化Bulk路由、文本索引加速、分词加速等方式，有效提升导入性能以及降低写入拒绝的情况。适用于索引分片较多、文本索引量大、导入吞吐量高的场景。 表1 数据导入性能优化方式 优化方式
增强Elasticsearch集群数据导入性能 特性介绍 数据导入性能增强为云搜索服务自主研发的特性，通过优化Bulk路由、文本索引加速、分词加速等方式，有效提升导入性能以及降低写入拒绝的情况。适用于索引分片较多、文本索引量大、导入吞吐量高的场景。 表1 数据导入性能优化方式 优化方式
切换OpenSearch集群冷热数据 云搜索服务支持给Elasticsearch集群配置冷数据节点，支持对索引数据进行冷热切换。 场景描述 通过切换冷热数据，可以将部分现查要求秒级返回的数据放在高性能机器上面作为热数据，对于历史数据要求分钟级别返回的数据放在大容量低规格节点作为冷数据
切换Elasticsearch集群冷热数据 云搜索服务支持给Elasticsearch集群配置冷数据节点，支持对索引数据进行冷热切换。 场景描述 通过切换冷热数据，可以将部分现查要求秒级返回的数据放在高性能机器上面作为热数据，对于历史数据要求分钟级别返回的数据放在大容量低规格节点作为冷数据
优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 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
优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 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
使用Elasticsearch自定义规则排序搜索结果 通过Elasticsearch集群可以对搜索结果进行自定义规则排序。 应用场景 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源搜索和分析引擎，支持用户通过自定义规则对搜索结果进行排序。自定义排序允许开发者根据业务需求，定义特定的排序规则
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