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Elasticsearch集群支持的监控指标 CES中Elasticsearch集群支持的监控指标 Elasticsearch集群内核支持的监控指标 父主题： Elasticsearch集群监控与日志管理
在OpenSearch集群使用向量索引搜索数据 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
通过索引生命周期管理实现OpenSearch集群自动滚动索引 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，并将历史索引删除，实现自动滚动索引。 本案例通过配置OpenSearch集群的生命周期策略，实现当索引的大小达到1TB
设置Elasticsearch集群SMN告警通知 本文主要介绍如何在Kibana中通过开源OpenDistro告警插件设置Elasticsearch集群的SMN告警通知功能。 场景描述 CSS服务默认给7.1.1、7.6.2和7.10.2版本的Elasticsearch集群安装了开源
配置Elasticsearch集群索引回收站 Elasticsearch集群在执行删除索引的操作时，会直接将索引删除，没有回收站的能力。为了防止客户误操作导致数据被删除，CSS提供了索引回收站功能，支持将删除的索引存放到回收站中，且支持从回收站中还原索引，进而提升集群的数据可靠性。
Elasticsearch集群内核支持的监控指标 表1 集群内核支持的监控指标 指标名称 描述 支持的集群版本 相关文档 search请求的P99时延 开源Elasticsearch在监控search请求时仅提供了平均延迟指标，这不足以准确反映集群的实际搜索性能。为了改进这一点，CSS
使用ElasticSearch的HLRC（High Level Rest Client）时，报出I/O Reactor STOPPED 问题现象 使用ElasticSearch的HLRC（High Level Rest Client）时，偶现报出I/O Reactor STOPPED
使用Logstash将RDS MySQL数据同步至Elasticsearch 应用场景 CSS服务的Logstash集群默认安装了logstash-input-jdbc插件，该插件为Logstash提供了从关系型数据库RDS MySQL中导入和处理数据的能力，通过配置Logstash
使用DSL语言在Elasticsearch中搜索数据 DSL语言是Elasticsearch查询域的特定语言，是客户端与Elasticsearch集群交互的最佳语言。Elasticsearch DSL是基于JSON格式的语言，其他语言如SQL本质上也是先转译为Elasticsearch
使用SQL语言在Elasticsearch中搜索数据 在Elasticsearch集群 6.5.4及之后版本中提供Open Distro for Elasticsearch SQL插件允许您使用SQL而不是Elasticsearch查询域特定语言（DSL）编写查询。 熟悉SQL语言的用户
向量检索的客户端代码示例（Python） 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
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
设置Elasticsearch告警同步到Prometheus 本文主要介绍如何在Kibana中设置Elasticsearch告警同步到Prometheus，实现Prometheus对Elasticsearch集群的关键性能指标进行实时监控和分析。 Prometheus是一个开源系统监控和警报工具包
向量检索特性介绍 向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配
使用开源Elasticsearch API导入数据到Elasticsearch 云搜索服务支持在Kibana或者ECS服务器上使用开源Elasticsearch API将数据导入到Elasticsearch集群中，数据文件支持JSON等格式。 在Kibana上使用开源Elasticsearch
配置Elasticsearch集群内核监控 场景描述 表1 集群内核监控介绍 集群内核监控增强 描述 支持的集群版本 相关文档 P99时延监控 开源Elasticsearch在监控search请求时仅提供了平均延迟指标，这不足以准确反映集群的实际搜索性能。为了改进这一点，CSS服务新增了
优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector.index_threads
使用delete_by_query命令删除Elasticsearch集群数据后，为什么磁盘使用率反而增加？ 使用delete_by_query命令删除数据并不是真正意义上的物理删除，它只是对数据增加了删除标记。当再次搜索时，会搜索全部数据后再过滤掉带有删除标记的数据。 因此，该索引所占的空间并不会因为执行磁盘删除命令后马上释放掉
通过索引生命周期管理实现Elasticsearch集群自动滚动索引 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Elasticsearch集群的生命周期策略，当索引的大小达到
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
