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07 实践 此模块为您提供多种使用场景的操作指导。 迁移Elasticsearch集群 Elasticsearch集群迁移 优化集群性能 写入性能优化 查询性能优化 实践案例 使用CSS加速数据库的查询分析 使用CSS搭建统一日志管理平台 使用Elasticsearch集群自定义评分查询
们更专注于数据的存储和索引。 提高集群扩展性：增加client节点可以提供更好的集群扩展性和灵活性，支持更大规模的数据集和更复杂的查询需求。 冷数据节点（ess-cold） 冷数据节点用于存储对查询时延要求不高，但数据量较大的历史数据，是管理大规模数据集和优化存储成本的有效方式。
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
选择对应集群操作列“更多”>“Cerebro”。 如果是安全模式集群，需要输入登录账号（admin）和密码。 在Cerebro中查看集群的分片数、各节点的cpu、load、head、dis等数据指标。 根据指标分析可能出现的原因，针对性优化。 增加队列数，减少拒绝作业，修改参数write.queue_size取值。
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 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
产品规格 当您在云搜索服务创建集群时，系统将为您提供多种规格以满足您按需选择的要求。具体规格说明和适用场景请见表1。 表1 节点规格 CPU架构 节点规格类型 CPU内存比 适合场景 X86计算 计算密集型 1:2 CPU较强，适合高计算、要求低时延的搜索场景，比如电商，APP搜
rue”时生效。 可选值： FLAT：暴力计算，目标向量依次和所有向量进行距离计算，此方法计算量大，召回率100%。适用于对召回准确率要求极高的场景。 GRAPH：图索引，内嵌深度优化的HNSW算法，主要应用在对性能和精度均有较高要求且单shard中文档数量在千万个以内的场景。
rue”时生效。 可选值： FLAT：暴力计算，目标向量依次和所有向量进行距离计算，此方法计算量大，召回率100%。适用于对召回准确率要求极高的场景。 GRAPH：图索引，内嵌深度优化的HNSW算法，主要应用在对性能和精度均有较高要求且单shard中文档数量在千万个以内的场景。
CSS服务提供全面的监控和日志管理功能，包括集群、节点和Logstash管道监控指标、告警规则配置、日志备份与查看，帮助用户有效监控和分析Logstash集群，确保集群的稳定性。 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
当云搜索服务资源不再使用时，可以将集群退订或删除，从而避免继续收费。详细介绍请参见10 停止计费。 成本管理 您可以从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度来管理成本。更多详情，请参见11 成本管理。
冷数据节点用于存储对查询时延要求不高，但数据量较大的历史数据，是管理大规模数据集和优化存储成本的有效方式。 启用冷数据节点后，在下方选择对应的“节点规格”、“节点数量”和“节点存储”。“节点数量”可设置为1~32任意数值。“节点存储”的存储类型和存储容量可以根据实际情况选择。 开启冷数据节点之后，支持切
冷数据节点用于存储对查询时延要求不高，但数据量较大的历史数据，是管理大规模数据集和优化存储成本的有效方式。 启用冷数据节点后，在下方选择对应的“节点规格”、“节点数量”和“节点存储”。“节点数量”可设置为1~32任意数值。“节点存储”的存储类型和存储容量可以根据实际情况选择。 开启冷数据节点之后，支持切
2 7.10.2 7.10.2（最新） 说明： 7.6.2 和7.10.2为主力版本，建议其他版本的集群收编到该版本。实际支持的目标版本请以升级页面中“目标镜像”的可选值为准。 5.x版本的集群不支持跨版本升级，6.2.3和6.5.4版本集群可先升级到6.8.23版本，再升级到7.x
能力。同时也提供节点访问IP统计和URL的统计能力。开启客户端写入流量反压控制功能，会在节点堆内存过大时阻止大请求涌入节点占用内存，避免节点崩溃，减少节点不可用的风险。 说明： 2023年02月及之后创建的Elasticsearch 7.6.2和Elasticsearch 7.10
向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配，传统文本检索是通过
向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配，传统文本检索是通过
icsearch强大的搜索和分析能力。 日志分析与检索：将MySQL中的日志数据同步到Elasticsearch，进行快速检索和分析。 应用性能监控：将应用性能数据存储在MySQL中，通过Logstash同步到Elasticsearch，进行实时监控和性能分析。 数据备份与恢复：
通过Cerebro登录Elasticsearch集群 CSS服务的Elasticsearch和OpenSearch集群默认提供Cerebro，无需安装部署，即可一键访问Cerebro，同时CSS服务的Elasticsearch和OpenSearch集群也完全兼容开源Cerebro。 通过CSS控制台的Cerebro访问集群
使用DSL语言在Elasticsearch中搜索数据 DSL语言是Elasticsearch和OpenSearch查询域的特定语言，是客户端与Elasticsearch和OpenSearch集群交互的最佳语言。Elasticsearch DSL是基于JSON格式的语言，其他语言如
通过Cerebro登录OpenSearch集群 CSS服务的Elasticsearch和OpenSearch集群默认提供Cerebro，无需安装部署，即可一键访问Cerebro，同时CSS服务的Elasticsearch和OpenSearch集群也完全兼容开源Cerebro。 通过CSS控制台的Cerebro访问集群
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