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在OpenSearch集群中，合理规划不同节点类型对于优化性能和资源利用率至关重要。在创建集群时，应根据业务需求、查询负载、数据增长模式和性能目标来确定添加哪些类型的节点，以实现合适的集群性能和资源管理。表3是介绍了不同节点类型的适用场景，建议用户根据具体的业务需求和性能预期来选择是否启用该类节点。 如果
、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 集群在使用前，建议参考本
支持修改，可以控制数据迁移的实时性，减少数据同步过程中的延迟 。 性能影响 使用读写分离迁移集群的核心在于通过底层文件复制来实现数据同步，此方法绕开了Elasticsearch的外部读写API，因此对源集群的性能影响被降至最低。 约束限制 源集群和目标集群的版本必须一致，都是7.6
想状态下等于文件复制速率。 性能影响 使用备份与恢复迁移集群的核心在于直接复制数据存储层的文件以实现数据备份，该方案避免了对Elasticsearch外部读写接口的依赖，从而显著降低了对源集群性能的影响。对于对业务延迟要求不严苛的集群而言，此方法对性能的干扰几乎可以忽略。 约束限制
配置Elasticsearch集群向量检索 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。 Elasticsearch 7.6
在使用向量索引时，缓存机制会限制堆外内存使用量。当总索引大小超出缓存大小限制时，将会发生索引项的换进换出，此时将会影响查询的性能。通过清除缓存API能够将不再使用的索引缓存清空，保证热数据索引的查询性能。 父主题： 配置OpenSearch集群向量检索
在使用向量索引时，缓存机制会限制堆外内存使用量。当总索引大小超出缓存大小限制时，将会发生索引项的换进换出，此时将会影响查询的性能。通过清除缓存API能够将不再使用的索引缓存清空，保证热数据索引的查询性能。 父主题： 配置Elasticsearch集群向量检索
如果您有多个到期日不同的集群，可以将到期日统一设置到一个日期，便于日常管理和续费。 图1展示了用户将两个不同时间到期的资源，同时续费一个月，并设置“统一到期日”后的效果对比。 图1 统一到期日 更多关于统一到期日的规则请参见如何设置统一到期日。 父主题： 续费
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整个生态中
使用开源Elasticsearch API导入数据到Elasticsearch 使用CDM导入数据到Elasticsearch 增强Elasticsearch集群数据导入性能 父主题： 使用Elasticsearch搜索数据
可靠和安全。同时，您可以灵活配置LLM大语言模型，支持选择部署在ModelArts Studio大模型即服务平台（后续简称为MaaS）上的开源大模型，如DeepSeek模型。 应用场景 在人工智能应用中，RAG技术逐渐成为提升智能系统性能的关键手段。RAG结合了检索（Retrie
使用开源OpenSearch API导入数据到OpenSearch 使用CDM导入数据到OpenSearch 增强OpenSearch集群数据导入性能 父主题： 使用OpenSearch搜索数据
用于数据量在上亿以上同时对检索性能要求较高的场景。 IVF_GRAPH_PQ：PQ算法与IVF-HNSW的结合，PQ可以通过配置选择与HNSW结合和IVF结合，进一步提升系统的容量并降低系统开销，适用于shard中文档数量在十亿级别以上同时对检索性能要求较高的场景。 默认值：GRAPH。
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
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
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
用于数据量在上亿以上同时对检索性能要求较高的场景。 IVF_GRAPH_PQ：PQ算法与IVF-HNSW的结合，PQ可以通过配置选择与HNSW结合和IVF结合，进一步提升系统的容量并降低系统开销，适用于shard中文档数量在十亿级别以上同时对检索性能要求较高的场景。 默认值：GRAPH。
简化的数据迁移和索引创建：在Elasticsearch中，可以创建与MySQL数据库表结构相对应的索引，简化了数据迁移和索引管理的复杂性。 灵活的查询语言：Elasticsearch提供了灵活的查询语言，支持复杂查询的构建，如范围查询、模糊查询、聚合查询等，这在关系型数据库中可能需要更复杂的SQL语句来实现。 统计
Printf("%+v\n", response) } else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 请求已成功。
要求，关系型数据库具备较好的事务性与原子性，但其TP与AP处理能力较弱，通过将CSS作为备数据库，可提升整个系统的TP与AP处理能力。 高性能：支持文本、时间、数字、空间等数据类型；亿级数据查询毫秒级响应。 高可扩展性：支持200+数据节点，支持1000+个数据字段。 业务“0”
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