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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py
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
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
创建IAM用户并授权使用CSS 如果您需要对您所拥有的CSS服务进行精细的权限管理，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM），通过IAM，您可以： 根据企业的业务组织，在您的华为云账号中，给企业中不同职能部门的员工创建
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
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
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
Elasticsearch集群版本特性差异 表1 Elasticsearch集群版本特性 版本特性 5.x版本 6.x版本 7.x版本 多type支持情况 一个index里面支持包含多个type，每个type名称可以自定义。 一个index里面只支持有一个type，type名称可以自定义。
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。
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。
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