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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
为了改进这一点，CSS服务新增了HTTP状态码监控功能，能够获取HTTP状态码统计信息。
登录云搜索服务管理控制台。 在左侧导航栏，选择对应的集群类型，进入集群列表页面。 在集群列表页面中，单击集群操作列的“Kibana”登录Kibana页面。 在Kibana的左侧导航中选择“Dev Tools”，进入命令执行页面。
创建向量索引 登录云搜索服务管理控制台。 在“集群管理”页面，选择需要启用向量检索的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。 单击左侧导航栏的“Dev Tools”，执行如下命令创建向量索引。
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
确保运行Java代码的服务器与CSS集群的网络是互通的。 根据集群选择的网络配置方式，获取集群的访问地址，具体操作请参见网络配置。
向量检索的客户端代码示例（Java） 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
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
确保运行Java代码的服务器与CSS集群的网络是互通的。
在Elasticsearch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
确认服务器已安装JDK1.8，JDK1.8官网下载地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html。 服务器已引入Java依赖。
确保运行Java代码的服务器与CSS集群的网络是互通的。 根据集群选择的网络配置方式，获取集群的访问地址，具体操作请参见网络配置。
