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CSS服务中单节点的使用率过高是否会影响集群的业务？ 问题现象 查看集群监控发现，Elasticsearch集群“磁盘使用率”达到80%以上，用户担心单节点使用率过高会对集群业务产生影响。 业务影响 单节点使用率超过85%：无法为新副本分配空间，但是新的主分片仍然可以被分配，从而
当检测任务状态变成“完成”时，表示智能检测结束，可以查看集群风险项。 查看集群风险项 当检测任务完成时，可以查看检测结果。 登录云搜索服务管理控制台。 在集群管理页面，单击集群名称，跳转至该集群基本信息页面。 左侧菜单栏选择“智能运维”。 在智能运维列表页面，选择已启动的检测任务。单击下方的，可查看当前检测任务的“
当检测任务状态变成“完成”时，表示智能检测结束，可以查看集群风险项。 查看集群风险项 当检测任务完成时，可以查看检测结果。 登录云搜索服务管理控制台。 在集群管理页面，单击集群名称，跳转至该集群基本信息页面。 左侧菜单栏选择“智能运维”。 在智能运维列表页面，选择已启动的检测任务。单击下方的，可查看当前检测任务的“
} } 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
great security risks. It is recommended that the AK and SK be stored in ciphertext in configuration files or environment variables and decrypted
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
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
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
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。
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
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
设置Elasticsearch集群SMN告警通知 设置Elasticsearch告警同步到Prometheus 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
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（Java） 父主题： 增强Elasticsearch集群搜索能力
通过关联账号维度查看成本分配。 通过企业项目进行成本分配 在进行成本分配之前，建议开通企业项目并做好企业项目的规划，可以根据企业的组织架构或者业务项目来划分。在购买云资源时选择指定企业项目，新购云资源将按此企业项目进行成本分配。详细介绍请参见通过企业项目维度查看成本分配。 图1 为云搜索服务选择企业项目
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
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
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。
great security risks. It is recommended that the AK and SK be stored in ciphertext in configuration files or environment variables and decrypted
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":
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