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本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Java代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 根据集群实际版本添加如下Maven依赖，此处以7.10.2举例。
确认数据是否实现自动存算分离。
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。
支持多选，进行数据对比。 支持设置监控时间，以及查看同一集群的同比/环比数据。 添加视图分组：支持在默认分组的基础上新增自定义的分组。当鼠标悬停在左侧分组名称上，右侧会显示修改名称和删除分组的图标，可以修改分组。
使用Bulk操作，以数组形式写入数据，每条文档包含了2条向量数据。
本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装python依赖包。
Kibana Kibana是一个开源的数据分析与可视化平台，与Elasticsearch搜索引擎一起使用。通过Kibana可以搜索、查看存放在Elasticsearch索引中的数据，也可以实现以图表、地图等方式展示数据。
通过Transport Client接入Elasticsearch集群 本文介绍通过Transport Client访问CSS服务非安全集群的配置说明。如果是安全模式的集群，建议通过Rest High Level Client接入Elasticsearch集群。 注意事项 建议Transport
获取方法请参见获取项目ID和名称。 cluster_id 是 String 指定开启日志的集群ID。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 cluster_id 是 String 指定更改日志基础配置的集群ID。
映射 用来约束字段的类型，可以根据数据自动创建。相当于数据库中的Schema。 字段 组成文档的最小单位。相当于数据库中的Column。
图1 写入一条数据 将policy和索引绑定以后，系统会再往“.opendistro-ism-config”索引中写入一条数据。这条数据的初始状态如下图所示。 图2 数据初始状态 执行explain命令，此时返回的内容只有一条policy的id。
检查分片（shard）数据量是否过大。 单个分片数据量过大，可能引起Bulk Reject，建议单个分片大小控制在20GB - 50GB左右。可在kibana控制台，通过如下命令查看索引各个分片的大小。 GET _cat/shards?
用户可以将集群的日志备份在OBS桶中，通过OBS可以直接下载需要的日志文件进行问题分析定位。CSS服务的日志管理请参见日志管理。 父主题： 安全
强大的处理能力：支持每天百TB级数量入库，提供PB级以上数据处理能力。 图2 全场景日志分析场景 数据库查询加速 云搜索服务可用于加速数据库查询。
None 服务介绍 云搜索服务 CSS 产品介绍 03:41 了解什么是云搜索服务 特性讲解 云搜索服务 CSS 向量数据库 04:58 了解什么是CSS向量数据库 云搜索服务 CSS Elasticsearch增强能力 07:15 了解CSS的Elasticsearch增强能力
商用 插件管理 2019年11月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增参数配置功能 参数配置功能支持用户自己修改elasticsearch.yml文件的某些配置，以便实现相对应的功能。如支持跨域访问，集群索引重建等。
解决方案 执行以下命令删除不必要的索引数据，释放磁盘空间。 PUT .kibana/_settings { "index": { "blocks": { "read_only_allow_delete": "null" } } } 父主题： 功能使用类
清理fielddata 进行聚合和排序时，会使用fielddata数据结构，会占用较大内存。 在Kibana执行如下命令，查询fielddata缓存情况。 GET /_cat/nodes?
"my_type": { "properties": { "@timestamp": { "type": "date" } } } } } 多type索引创建完成之后，可以执行如下命令写入数据
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