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性能说明 通过Elasticsearch官方提供的benchmark脚本rally1.0.0，对云搜索服务的集群（版本：7.6.2） 进行性能测试。 本次测试采用官方提供的geonames，大小3.2G，11396505个doc。索引采用6个shard（默认为5个）。性能指标说明
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
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。
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 功能描述
次。更多写入性能相关的介绍请参见Elasticsearch的官方介绍Near Real-Time Search。 图3 文档插入Elasticsearch的流程 写入性能优化 基于Elasticsearch的数据写入流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 写入性能优化 优化方案
优化Elasticsearch和OpenSearch集群查询性能 CSS服务中的Elasticsearch和OpenSearch集群在使用前，建议参考本文进行集群的查询性能优化，便于提高集群的查询性能，提升使用效率。 数据查询流程 图1 数据查询流程 如图1所示，以Elastic
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
优化Elasticsearch和OpenSearch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
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 功能描述
Elasticsearch针对filebeat配置调优 问题现象 filebeat是性能非常出色的文件采集工具，绝大多数的业务日志可以很容易的在1秒内收集至elasticsearch内，但是个别日志量大的业务日志无法及时收集，按照官方的默认配置通常1核CPU分配给filebeat
选择导入数据的方式，具体请参见表1。在导入数据前可以根据需要选择是否对Elasticsearch集群进行导入性能增强，具体操作请参见增强OpenSearch集群数据导入性能。 表1 OpenSearch集群导入数据的方式 导入数据方式 适用场景 支持数据格式 相关文档 数据处理管道Logstash
yml”文件，该文件是OpenSearch的配置文件，用于设置和管理OpenSearch集群的各种参数和行为。通过合理配置YML参数，可以优化集群的性能，提高系统的稳定性和安全性。 配置YML文件 登录云搜索服务管理控制台。 在“集群管理”页面，单击需要修改参数配置的集群名称，进入集群基本信息页面。
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。冷热数据切换可以减低存储成本，提升搜索效率。 图1 切换冷热数据原理
导入数据的方式，具体请参见表1。在导入数据前可以根据需要选择是否对Elasticsearch集群进行导入性能增强，具体操作请参见增强Elasticsearch集群数据导入性能。 表1 Elasticsearch集群导入数据的方式 导入数据方式 适用场景 支持数据格式 相关文档 数据处理管道Logstash
集群一直处于快照中，有三个比较常见的原因： 集群数据量大或者集群压力大，备份快照耗时长。 单个节点的快照速度默认是40MB/s，同时，快照的性能还受集群情况影响，如果此时集群负载较高，耗时将会更久。可以通过上述章节的查询单个快照信息查询正在执行的快照情况。 执行GET _snaps
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。冷热数据切换可以减低存储成本，提升搜索效率。 图1 切换冷热数据原理
yml”文件，该文件是Elasticsearch的配置文件，用于设置和管理Elasticsearch集群的各种参数和行为。通过合理配置YML参数，可以优化集群的性能，提高系统的稳定性和安全性。 配置YML文件 登录云搜索服务管理控制台。 在“集群管理”页面，单击需要修改参数配置的集群名称，进入集群基本信息页面。
本文主要介绍如何在Kibana中设置Elasticsearch告警同步到Prometheus，实现Prometheus对Elasticsearch集群的关键性能指标进行实时监控和分析。 Prometheus是一个开源系统监控和警报工具包，用于记录实时的时间序列数据，特别是指标，并通过灵活的查询语言提供数据查询功能。
读写分离支持将写入主集群（Leader）的数据自动同步到从集群（Follower），实现主集群承担写入任务，从集群承担查询任务。读写分离可以将读写压力分开，提高查询的性能。当主集群无法提供服务时，可以通过主从切换使用从集群提供写入和查询服务，保证业务可以正常进行。 图1 读写分离特性的两种使用场景 场景一（
当现有的Logstash节点处理能力达到瓶颈，无法满足日益增长的数据量时，升级节点规格可以提供更多的计算资源和存储空间，从而提高整体的处理性能。 在流量高峰期，为了及时处理增加的数据，可以通过升级Logstash节点规格来提高处理能力。 变更节点规格 前提条件 集群处于“可用”状态，且无正在进行的任务。
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