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是管理大规模数据集和优化存储成本的有效方式。 需要存储大量历史数据：当需要存储大量不常访问但对分析有用的历史数据时，使用冷数据节点可以提供成本效益较高的存储解决方案。 需要优化热数据性能：通过将旧数据迁移到冷数据节点，可以减少对热数据节点的存储压力，从而优化热数据的查询和写入性能。
配置Elasticsearch集群聚合增强 场景描述 聚合增强在数据聚簇的情况下，利用向量化技术，批量处理数据，从而提升聚合性能，优化可观测性业务的聚合分析能力。 在大规模数据的集聚合分析场景下，耗时主要集中在对数据的分组聚合。 提升分组聚合能力依赖排序键和聚簇键。 排序键：数据按照排序键顺序存储。
Elasticsearch是一个高度可扩展的开源搜索和分析引擎，支持用户通过自定义规则对搜索结果进行排序。自定义排序允许开发者根据业务需求，定义特定的排序规则，以优化搜索结果的相关性和用户体验。该方案可以用于以下场景： 电子商务：根据销量、用户评价、价格等因素对商品进行排序。 内容管理：根据阅读量、发布时间对文章或博客帖子进行排序。
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
随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。使用云搜索服务时，如何进行成本管理，减轻业务负担呢？本文将从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度介绍成本管理，帮助您通过成本管理节约成本，在保障业务快速发展的同时获得最大成本收益。 成本构成 使用云搜索服务时，成本主要包含各类
大条数？ 解决方案 方法1： 打开Kibana，在DevTools界面执行如下命令： PUT _all/_settings?preserve_existing=true { "index.max_result_window" : "10000000" } 方法2： 在服务器执行如下命令进行设置（以非安全集群为例）：
"es_rejected_execution_exception" } 问题分析 引起bulk reject的大多原因是shard容量过大或shard分配不均，具体可通过以下方法进行定位分析。 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
指定待查询的集群ID，获取方法请参见获取集群ID。 约束限制: 不涉及 取值范围: 获取方法请参见获取集群ID。 默认取值: 不涉及 cluster_id 是 String 参数解释: 指定待查询的集群ID，获取方法请参见获取集群ID。 约束限制: 不涉及 取值范围: 获取方法请参见获取集群ID。
包括Kibana、Cerebro、Curl命令。 优化集群性能 优化Elasticsearch和OpenSearch集群写入性能 集群在使用前，建议参考本实践进行集群的写入性能优化，便于提高集群的写入性能，提升使用效率。 优化Elasticsearch和OpenSearch集群查询性能
h集群 High Level Client是在Low Level Client基础上进行封装的，如果High Level Client中的方法调用（例如“.search”，“.bulk”）不能满足使用需求，或存在兼容性问题，可以选择使用Low Level Client方式，甚至可以使用“HighLevelClient
Write队列中总排队任务数示例 如果集群存在大量的任务堆积，则参考如下步骤优化集群。 在集群的“日志管理”页面查看节点日志，查看节点在OOM前是否存在大量慢查询日志记录，分析查询是否会对节点造成压力导致节点内存不足，如果存在则根据业务实际情况优化查询语句。 在集群的“日志管理”页面查看节点日志，查看节点日志是否有“Inflight
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
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 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
首先根据调用栈可以定位到报错来自CloseableHttpAsyncClientBase中的90行，如下图所示： ensureRunning()方法是在每次请求执行开始的时候调用，用来确认client状态是否为ACTIVE，如果不是ACTIVE，则会报错。然后观察CloseableHt
10.2 配置Elasticsearch集群大查询隔离 聚合增强 聚合增强在数据聚簇的情况下，利用向量化技术，批量处理数据，从而提升聚合性能，优化可观测性业务的聚合分析能力。 Elasticsearch 7.10.2 配置Elasticsearch集群聚合增强 读写分离 读写分离支持
同版本升级：老旧同版本升级到最新的同版本，比如20年7.6.2版本可升级到23年7.6.2版本。同版本升级是升级集群的内核补丁，用于修复问题或优化性能。 跨版本升级：低版本跨版本升级到高版本。跨版本升级是升级集群的版本，用于功能加强或版本收编。 跨引擎升级（构建中）：支持从Elast
该接口用于查询并显示集群列表以及集群的状态。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1.0/{project_id}/clusters 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释: 项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 约束限制:
获取集群ID 在调用接口的时候，部分URL中需要填入集群ID（cluster_id），所以需要获取到集群ID。获取方法如下所示： 调用API获取集群ID 集群ID可以通过调用查询集群列表API接口获取。 获取集群ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v1.0
查看集群监控，排查集群的写入和查询任务相关指标。 如果集群长期处于高堆内存占用状态，查看集群节点个数、节点规模，确认是否需要扩容。 解决方案 根据任务堆积现象优化客户端写入或查询程序。 根据业务情况，如果集群长期处于高负载状态，则集群会存在写入、查询缓慢，节点频繁掉线等情况。需要根据需要扩容节点规模，或分业务重新规划集群规模。
索引算法。仅当“indexing”为“true”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。
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