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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。 OpenSearch 1.3.6 配置OpenSearch集群存算分离
产品优势 云搜索服务主要有以下特点与显著优势： 高效易用 TB级数据毫秒级返回检索结果，提供可视化平台方便数据展示和分析。 弹性灵活 按需申请，在线扩容，零业务中断，快速应对业务增长。 无忧运维 全托管服务，开箱即用，主要操作一键可达，专业团队贴身看护。 内核增强 向量检索 云搜索服务
、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
如果没有，从ECS的实例详情页面，进入VPC页面，选择“安全组”，添加安全组。 在ECS实例上，测试是否可以正常连接到集群。 ssh <节点的内网访问地址和端口号> 当集群包含多个节点时，需要逐个节点测试是否可以正常连接到该集群中的每个节点。 如果可以通信，说明网络是正常的。 如果端口不通，请联系技术支持协助排查。
的安全性、高可用性和性能优化。 管理OpenSearch集群 管理集群索引策略 使用OpenSearch的ISM（Index State Management）插件创建和管理索引的生命周期策略，包括策略的创建、索引关联、以及策略的管理与变更，旨在优化集群性能和降低存储成本。 创建及管理OpenSearch索引策略
关闭日志功能 查询日志备份任务列表 查询日志基础配置 修改日志基础配置 开启日志自动备份策略 关闭日志自动备份策略 备份日志 查询日志 连通性测试 父主题： API
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
高可用性，合理配置集群的节点类型与节点存储规格，以及根据业务需求选择适当的集群版本和安全模式，同时注意索引分片的优化，以确保集群的稳定性和性能。 Elasticsearch集群规划建议 创建集群 基于集群规划，创建合适的Elasticsearch集群。 创建Elasticsearch集群
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
Logstash-ES”，单击操作列的“配置中心”，进入配置中心页面。 在配置中心页面，单击“连通性测试”。 在弹窗中输入源集群的IP地址和端口号，单击“测试”。 图4 连通性测试 当显示“可用”时，表示集群间网络连通。如果网络不连通，可以配置Logstash集群路由，连通集群间
表等），并在目标集群中导入，可以确保用户界面和监控仪表板的一致性。 在开发、测试和生产环境之间复制Elasticsearch环境时，Kibana可视化图表的迁移可以确保不同环境之间的一致性，提升开发和测试效率。 在业务发生故障或数据丢失的情况下，通过迁移Kibana图表到备份集群，可以快速恢复数据监控和分析能力。
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
Logstash接口 创建配置文件 更新配置文件 启动pipeline迁移数据 停止pipeline迁移数据 添加到自定义模板 连通性测试 查询模板列表 查询配置文件列表 查询pipeline列表 查询操作记录 查询配置文件内容 删除配置文件 删除自定义模板 热启动pipeline迁移数据
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
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
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 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
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。
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。
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
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