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计费项 云搜索服务的计费项由规格费用、存储费用和公网带宽费用组成。具体内容如表1所示。 标 * 的计费项为必选计费项。 表1 云搜索服务计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 * 节点规格 计费因子：vCPUs和内存，不同规格的集群类型提供不同的计算和存储能力。 包年/包月、按需计费
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
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
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":
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] projectId = "{project_id}"
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"include_global_state": false //默认false表示cluster state和其他的一些state不会保存下来 } 查询快照状态。 GET _snapshot/my_backup/snapshot_name/_status 恢复自定义仓库中的索引。 POST
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
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] projectId = "{project_id}"
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
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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。
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