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大于5Mbit/s：按每Mbit/s计费 请参见云搜索服务价格计算器中的“带宽价格”。 图1给出了上述示例配置的费用计算过程。 图中价格仅供参考，实际计算请以云搜索服务价格计算器中的价格为准。 图1 包年/包月集群费用计算示例 按需计费模式下，各计费项的计费示例请参见计费示例。
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源计费，也可以选择更经济的按包周期（包年包月）计费方式。详细的费用价格请参见CSS价格计算器。 计费项 云搜索服务对您选择的实例规格和使用时长计费。 表1 云搜索服务计费说明 计费项 计费说明 节点规格 节点类型及规格（vCPUs
大于5Mbit/s：按每Mbit/s计费 请参见云搜索服务价格计算器中的“带宽价格”。 图2给出了上述示例配置的费用计算过程。 图中价格仅供参考，实际计算请以云搜索服务价格计算器中的价格为准。 图2 包年/包月集群费用计算示例 变更配置后对计费的影响 当前包年/包月集群的规格不满足
审计与日志 审计 云审计服务（Cloud Trace Service，CTS），是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建和配置追踪器后，CTS可记录CSS服务的操作事件用于审计。
大于5Mbit/s：按每Mbit/s计费 请参见云搜索服务价格计算器中的“带宽价格”。 图2给出了上述示例配置的费用计算过程。 图中价格仅供参考，实际计算请以云搜索服务价格计算器中的价格为准。 图2 按需计费集群费用计算示例 变更配置后对计费的影响 如果您在购买按需计费集群后变更了
其中，返回值最后一列的数据就是索引大小信息。 其他相关问题 存储在OBS上的索引数据的收费说明 存储在OBS上的索引数据会收取OBS费用，费用可以参考OBS价格计算器中单AZ标准存储的价格。 冻结索引到OBS后仍可执行查询命令获取索引信息的原理 由于Elasticsearch和OpenSearch集群默
假设用户想要查询有USB接口、HDMI接口、DisplayPort接口的电视机，并根据好评率计算各款电视机的总分，根据总分由高到低的顺序排列结果。 用绝对好评率计算总分 总分的计算公式为“new_score = query_score * (vote * factor)”，执行的命令如下：
latest 表示从上次重置到当前时间的统计数值。 P99时延的计算是近似值，不提供精确值，越靠近两端的统计值越准确，即99%的时延比50%的时延更准确。 当重启集群时，P99时延的数据将被清空，会从集群重启成功后重新计算。 监控集群P99时延的命令还可以设置其他配置项。 可以自定义监控的百分百数值。
自动续费 自动续费可以减少手动续费的管理成本，避免因忘记手动续费而导致集群被自动删除。自动续费的规则如下所述： 以集群的到期日计算第一次自动续费日期和计费周期。 集群自动续费周期根据您开通自动续费的途径不同，遵循不同的规则。 在集群到期前均可开通自动续费，到期前7日凌晨3:00首
力大的场景，比如电商、APP搜索，性能比SSD云盘更好。存在本地盘有崩溃的风险，需要开启副本。 鲲鹏计算 鲲鹏通用计算型 1:2 和1:4 同上X86计算型场景，相比于X86计算型，ARM性价比较高。 鲲鹏超高IO型 1:4 性价比高，NVMe SSD本地盘，价格比超高IO型便宜
不相关的向量，减小需要考察的范围。 降低单个向量计算的复杂度 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
不相关的向量，减小需要考察的范围。 降低单个向量计算的复杂度 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
9:00:00期间按照ess.spec-4u8g规格计费，计费时长为42小时，费用计算如下： 在2023/03/20 9:00:00 ~ 2023/03/20 10:30:00期间按照ess.spec-8u16g规格计费，计费时长为2小时，费用计算如下： 包年/包月计费 在2023/03/20 10:30:00
写入向量数据后，针对向量字段可以使用ScriptScore进行最近邻查询，查询语法如下所示。 前置过滤条件可以为任意查询，script_score仅针对前置过滤的结果进行遍历，计算向量相似度并排序返回。此种查询方式不使用向量索引算法，性能取决于前置过滤后中间结果集的大小，当前置过滤条件为"match_all"时，相当于全局暴力检索。
写入向量数据后，针对向量字段可以使用ScriptScore进行最近邻查询，查询语法如下所示。 前置过滤条件可以为任意查询，script_score仅针对前置过滤的结果进行遍历，计算向量相似度并排序返回。此种查询方式不使用向量索引算法，性能取决于前置过滤后中间结果集的大小，当前置过滤条件为"match_all"时，相当于全局暴力检索。
并且数据需要更新的场景。 超高I/O型 （CPU架构为鲲鹏计算） 本地盘 挂载SSD盘 适用大型日志场景，用于存储热数据。 超高I/O型 （CPU架构为X86计算） 本地盘 挂载SSD盘 适用大型搜索与分析场景，场景对计算或磁盘I/O均有较高要求，例如舆情分析、专利检索、以及部分数据库加速场景。
电子商务平台：快速搜索商品，提供个性化推荐，实时监控用户行为和交易数据。 内容管理系统：对大量文档和内容进行高效检索，支持复杂的查询和数据分析。 金融服务：实时监控交易数据，进行风险分析和欺诈检测。 社交媒体分析：对用户生成的内容进行情感分析，趋势和影响力评估。 客户关系管理：快速检索客户信息，分析客户行为，提供定制化服务。
创建集群过程中，最少可创建1个节点，最多可创建200个节点，其中每个节点（对应一个ECS）可挂载一定数量的EVS。可参考不同ECS挂载EVS卷大小的不同，计算出云搜索服务存储容量的总大小，EVS卷大小根据创建集群选择的节点规格而定。 父主题： 产品咨询
并且数据需要更新的场景。 超高I/O型 （CPU架构为鲲鹏计算） 本地盘 挂载SSD盘 适用大型日志场景，用于存储热数据。 超高I/O型 （CPU架构为X86计算） 本地盘 挂载SSD盘 适用大型搜索与分析场景，场景对计算或磁盘I/O均有较高要求，例如舆情分析、专利检索、以及部分数据库加速场景。
Elasticsearch 5.x版本/6.x版本使用以下公式计算文档应该落在哪个shard。 shard_num = hash(_routing) % num_of_primary_shards Elasticsearch 7.x版本使用以下公式计算文档应该落在哪个shard。 routing_factor
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