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配置Elasticsearch集群向量检索 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
的正常使用。 当数据节点任务分发量、结果汇聚量过大时，可以升级Client节点（ess-client）的“节点规格”。 当数据的写入与查询突然变得缓慢时，可以升级数据节点（ess）的“节点规格”提高数据节点的查询与写入效率。 当存在冷数据查询缓慢时，可以升级冷数据节点（ess-c
作列“Kibana”，登录Kibana界面。 进入Kibana的“Dev Tools”页面执行查询命令，查看查询结果。 GET /student/_search 图3 kibana查询结果 父主题： 访问Elasticsearch集群
当检测任务状态变成“完成”时，表示智能检测结束，可以查看集群风险项。 查看集群风险项 当检测任务完成时，可以查看检测结果。 登录云搜索服务管理控制台。 在集群管理页面，单击集群名称，跳转至该集群基本信息页面。 左侧菜单栏选择“智能运维”。 在智能运维列表页面，选择已启动的检测任务。单击下方的，可查看当前检测任务的“
日志管理接口 开启日志功能 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
所有“快照类型”为自动创建的快照（包含开启自动创建快照功能前已存在的自动创建的快照）都无法手动删除，只会被系统自动删除。 快照信息删除后，数据将无法恢复，请谨慎操作。 手动删除快照 登录云搜索服务管理控制台。 在“集群管理”页面，单击需要进行备份的集群名称，进入集群基本信息页面。
优化Elasticsearch和OpenSearch集群查询性能 集群在使用前，建议参考本实践进行集群的查询性能优化，便于提高集群的查询性能，提升使用效率。 加速关系型数据库查询 使用Elasticsearch加速关系型数据库的查询分析 关系型数据库（例如MySQL）受限于全文检索和Ad Hoc查询能力，因此会将El
ch的排序API实现的。通过调用排序API查询数据，实现数据按自定义规则排序。 自定义规则查询有两种方式。 用绝对好评率计算总分，按照总分由高到低的顺序排列出查询结果。 总分 = 匹配得分 * （好评率 * 绝对因子） 匹配得分：根据查询结果计分，内容匹配记1分，否则记0分，得分之和即为匹配得分。
body=mappings) 通过Elasticsearch客户端查询上一步创建的索引。 1 2 3 4 5 6 7 8 body = { "query": { "match": { "查询字段": "查询内容" } } } result = es.search(index=index
当检测任务状态变成“完成”时，表示智能检测结束，可以查看集群风险项。 查看集群风险项 当检测任务完成时，可以查看检测结果。 登录云搜索服务管理控制台。 在集群管理页面，单击集群名称，跳转至该集群基本信息页面。 左侧菜单栏选择“智能运维”。 在智能运维列表页面，选择已启动的检测任务。单击下方的，可查看当前检测任务的“
根据业务需求，可以选择全量数据迁移或增量数据迁移。 全量数据迁移：使用Logstash进行全量数据迁移，适用于迁移初期或需要确保数据完整性的场景。 增量数据迁移：通过Logstash配置增量查询，可以只迁移有增量字段的索引数据。此方法适用于需要持续同步数据或对数据实时性有较高要求的场景。
向量检索支持漏斗模型，先对所有向量进行量化和近似计算，筛选出一定量接近检索目标的数据集，然后基于筛选的数据集进行精细的计算和排序。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 Neigh
创建集群 创建Elasticsearch类型集群 导入数据到Elasticsearch 使用CDM从OBS导入数据到Elasticsearch 使用Logstash导入数据到Elasticsearch 使用Kibana或API导入数据到Elasticsearch 访问集群 访问Elasticsearch集群
在同一时区，否则当同步与时间相关的数据时，同步前后的数据可能存在时区差。 前提条件 已准备好存有数据的MySQL数据库，本案例以云数据库的RDS for MySQL实例为例，具体操作请参见购买RDS for MySQL实例。 已准备好用于同步数据的Logstash集群，具体操作请参见创建Logstash集群。本文以7
备注 创建集群 √ x √ - 查询集群列表 √ √ √ - 查询集群详情 √ √ √ - 删除集群 √ x √ - 重启集群 √ x √ - 扩容集群 √ x √ - 扩容实例的数量和存储容量 √ x √ - 查询指定集群的标签 √ √ √ - 查询所有标签 √ √ √ - 加载自定义词库
作为冷数据。冷热数据切换可以减低存储成本，提升搜索效率。 切换冷热数据和存算分离比，更适用于对搜索性能要求高的场景，冷数据存储在集群本地的冷数据节点中，存储的数据量大小依赖冷数据节点数和磁盘容量，存储成本也会比OBS高一些。 只要集群有冷数据节点就支持。 切换OpenSearch集群冷热数据
SearchLatency 平均查询延迟 分片完成搜索操作所需的平均时间。 单位：ms。 ≥ 0 ms SearchRate 平均查询速率 查询QPS，集群每秒平均查询操作数。 ≥ 0 task_max_running_time 最大Task运行时长 该指标为集群运行的所有查询、写入Task中，运行时长最长的task耗时。
remote.whitelist 配置该参数可以将本集群数据通过reindex接口迁移到配置的集群，配置样例如“122.122.122.122:9200”。 自定义缓存 indices.queries.cache.size 查询阶段的缓存大小。 取值范围：1-100。 单位：%。 默认值：10%。
向量检索支持漏斗模型，先对所有向量进行量化和近似计算，筛选出一定量接近检索目标的数据集，然后基于筛选的数据集进行精细的计算和排序。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 Neigh
在Cerebro中查看集群的分片数、各节点的cpu、load、head、dis等数据指标。 根据指标分析可能出现的原因，针对性优化。 增加队列数，减少拒绝作业，修改参数write.queue_size取值。 单击需要修改参数的集群名称，进入集群基本信息页面。 选择“参数配置”，查找write
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