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向量检索的客户端代码示例（Python） 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Python代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装python
通过索引生命周期管理实现Elasticsearch集群存算分离 方案概述 CSS支持存算分离，即将索引冻结到OBS来降低冷数据的存储成本。本文介绍如何使用索引生命周期管理，在特定的时间自动冻结索引，实现存算分离。 本案例通过给Elasticsearch 7.10.2版本的集群配置生命周期策略
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 云搜索服务的向量检索引擎支持对图像
状态码 状态码如表1所示。 表1 状态码说明 状态码 编码 状态码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高版本的协议。 例如，切换到
通过索引生命周期管理实现Elasticsearch集群自动滚动索引 方案概述 对于时间序列数据，随着时间推移数据持续写入，索引会越来越大，通过生命周期管理来定期将数据滚动到新索引，并将历史老索引删除，实现自动滚动索引。 本案例通过配置生命周期策略，当索引的大小达到1TB或索引创建超过
通过索引生命周期管理实现OpenSearch集群自动滚动索引 方案概述 对于时间序列数据，随着时间推移数据持续写入，索引会越来越大，通过生命周期管理来定期将数据滚动到新索引，并将历史老索引删除，实现自动滚动索引。 本案例通过配置生命周期策略，当索引的大小达到1TB或索引创建超过1天时
配置Elasticsearch集群大查询隔离 场景描述 大查询隔离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。在节点堆内存使用率过高时，触发中断控制程序，根据选择的中断策略将其中一条大查询请求进行中断，取消其正在运行的查询任务。大查询隔离同时支持全局查询超时配置
在OpenSearch集群创建向量索引 创建向量索引的操作流程如下所示： （可选）准备工作：根据业务需要，完成集群高级配置。 （可选）预构建与注册中心点向量：当选择使用“IVF_GRAPH”或“IVF_GRAPH_PQ”索引算法创建向量索引时，则需要对中心点向量进行预构建和注册。
升级OpenSearch集群版本 OpenSearch集群的版本升级功能仅支持同版本升级和跨版本升级。 场景描述 升级场景 同版本升级是升级集群的内核补丁。集群升级至当前版本的最新镜像，用于修复问题或优化性能。例如，集群版本为“1.3.6(1.3.6_24.3.3_0102)”，同版本升级后
升级Elasticsearch集群版本 Elasticsearch集群的版本升级功能支持同版本升级、跨版本升级和跨引擎升级。 场景描述 升级场景 同版本升级是升级集群的内核补丁。集群升级至当前版本的最新镜像，用于修复问题或优化性能。例如，集群版本为“7.10.2(7.10.2_24.3.3
在Elasticsearch集群创建向量索引 创建向量索引的操作流程如下所示： （可选）准备工作：根据业务需要，完成集群高级配置。 （可选）预构建与注册中心点向量：当选择使用“IVF_GRAPH”或“IVF_GRAPH_PQ”索引算法创建向量索引时，则需要对中心点向量进行预构建和注册
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