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数据 使用向量索引搜索数据支持多种方式。 标准查询 复合查询 ScriptScore查询 重打分查询 Painless语法扩展查询 标准查询 针对创建了向量索引的向量字段，提供了标准向量查询语法。下述查询命令将会返回所有数据中与查询向量最近的size（topk）条数据。 POST
数据 使用向量索引搜索数据支持多种方式。 标准查询 复合查询 ScriptScore查询 重打分查询 Painless语法扩展查询 标准查询 针对创建了向量索引的向量字段，提供了标准向量查询语法。下述查询命令将会返回所有数据中与查询向量最近的size（topk）条数据。 POST
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。 统计分析能力：Elastic
是 String 指定查询集群ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instanceName 是 String 节点名称。通过查询集群详情获取instances中的name属性。 level 是 String 日志级别。可查询的日志级别为：INFO，ERROR，DEBUG，WARN。
向量检索 Nested字段需要使用nested查询，查询时需要指定path参数以指明要查询的嵌套路径，以及必须设置score_mode为max，表示文档的得分为该文档中所有向量与查询向量相似度的最大值。 标准查询 查询与向量[1, 1]最相似的Top10文档。 GET my_index/_search
Tools”页面，执行命令GET _cluster/health查看集群健康状态，结果中“status”为“red”，“unassigned_shards”不为0。或者在“Cerebro”可视化页面，单击“overview”查看索引分片在各数据节点的分配情况，可见集群状态为红色和“unassigned
Elasticsearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Java代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 根据集群实际版本添加如下Maven依赖，此处以7.10.2举例。 <dependency>
向量检索的客户端代码示例（Java） OpenSearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Java代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 根据集群实际版本添加如下Maven依赖，此处以OpenSearch
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
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
查询集群详情 功能介绍 该接口用于查询并显示单个集群详情。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1.0/{project_id}/clusters/{cluster_id} 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:
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 02 购买 云搜索服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使用的资
什么是云搜索服务 云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS）是一个基于Elasticsearch、OpenSearch且完全托管的在线分布式搜索服务，为用户提供结构化、非结构化文本、以及基于AI向量的多条件检索、统计、报表。云搜索服务是华为云ELK生态的一系列软件集合，为
CSS服务中如何设置Elasticsearch集群慢查询日志的阈值？ 云搜索服务的慢查询日志设置和elasticsearch保持一致，通过 _settings接口设置。例如，您可以在Kibana中执行如下样例，设置索引级别。 PUT /my_index/_settings {
易用性好：支持丰富的可视化查询语句与拖拽式报表。 强大的处理能力：支持每天百TB级数量入库，提供PB级以上数据处理能力。 图2 全场景日志分析场景 数据库查询加速 云搜索服务可用于加速数据库查询。在电商、物流企业等有订单查询的业务场景，存在数据量大、查询并发高、吞吐大、查询延迟低的要求，关
索引，同时注册到CSS集群内，实现在多个节点间共享此索引文件。中心点索引在shard间复用能够有效减少训练的开销、中心点索引的查询次数，提升写入以及查询的性能。 选择启用向量检索的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。 单击左侧导航栏的“Dev Tools”，进入操作界面。
用离线构建API，则索引无法正常执行VectorQuery标准查询，该查询请求将会返回错误码500，错误信息中包含“Load native index failed exception”。此时，建议先执行离线构建再查询。 父主题： 配置Elasticsearch集群向量检索
本文介绍了云搜索服务提供的SDK语言版本，列举了最新版本SDK的获取地址。 在线生成SDK代码 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码，如图1所示。 图1
LZ4算法是Elasticsearch的默认压缩算法，该算法对数据的解压/压缩效率很快，但压缩率较低一些。 压缩算法的实现流程：压缩过程以至少4个bytes为扫描窗口查找匹配，每次移动1byte进行扫描，遇到重复的就进行压缩。该算法适用于读取量大、写入量小的场景。 best_compression算法 除了
P最大连接数限制等。每个功能配置独立的控制开关。详情请参见流量控制。 大查询隔离 云搜索服务的大查询隔离特性支持对查询请求进行独立管理，将高内存、长耗时的查询请求进行隔离，保证节点内存安全。详情请参见大查询隔离。 索引监控 云搜索服务的索引监控特性提供了丰富的监控指标，用以监控集
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