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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。
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。
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
包年/包月 包年/包月是一种先付费再使用的计费模式，适用于对资源需求稳定且希望降低成本的用户。通过选择包年/包月的计费模式，您可以预先购买云搜索服务并获得一定程度的价格优惠。本章节将详细介绍包年/包月集群的计费规则。 适用场景 包年/包月计费模式需要用户预先支付一定时长的费用，适
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
云搜索服务支持自动部署，快速创建Elasticsearch集群和OpenSearch集群，免运维，内置搜索调优实践；拥有完善的监控体系，提供一系列系统、集群以及查询性能等关键指标，让用户更专注于业务逻辑的实现。 Logstash Logstash是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。在ELK整个生
导致出现I/O Reactor STOPPED的原因，大致可以分为以下3类： 回调中抛出异常导致。 客户端并发太高导致。 在日志中发现异常后，查看ElasticSearch集群监控指标，如CPU使用率、网络连接数等。 当用户集群配置为5台16U128G的i3.4xlarge.8节点时
“index*”，表示备份名称前缀是index的所有索引的数据。 说明： 在Kibana中使用GET /_cat/indices命令，可以查询集群中所有索引的名称。 快照描述 描述快照信息。 在快照管理列表中，当“快照状态”为“可用”时表示快照创建成功。 快照创建成功后，在快照管
启用Client节点 Client节点负责接收并协调外部请求，如search和write请求。 不勾选 启用冷数据节点 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。 不勾选 设置集群的企业项目。 如果您开通了“企业项目”，在创建集群时，可以给集群绑定一个企业项目。
启用Client节点 Client节点负责接收并协调外部请求，如search和write请求 不勾选 启用冷数据节点 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。 不勾选 设置集群的企业项目。 如果您开通了“企业项目”，在创建集群时，可以给集群绑定一个企业项目。
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