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升级集群到最新版本 开源社区会不定期披露新发现的漏洞，CSS会评估Elasticsearch和OpenSearch搜索引擎内核版本的实际风险，发布新的内核版本。为了提升CSS集群的易用性和安全性，建议建立季度版本检查机制，及时获取安全补丁，并将集群升级为最新的镜像。
优化向量集群性能 从写入和查询两个维度介绍CSS向量数据库的性能优化方案。 写入性能优化 向量数据写入时涉及副本同步、索引刷新（refresh）和段合并（merge）三大开销。索引实时写入时，频繁的索引刷新会生成大量小segment，触发额外的向量索引构建和合并操作，消耗大量CPU
优化向量集群性能 从写入和查询两个维度介绍CSS向量数据库的性能优化方案。 写入性能优化 向量数据写入时涉及副本同步、索引刷新（refresh）和段合并（merge）三大开销。索引实时写入时，频繁的索引刷新会生成大量小segment，触发额外的向量索引构建和合并操作，消耗大量CPU
创建向量索引 在OpenSearch集群中创建向量索引，定义包含向量字段的Mapping（指定向量维度、索引算法、相似度度量方式等）。将特征向量数据（通常连同原始数据或元数据）索引到OpenSearch中。 登录OpenSearch Dashboards 登录OpenSearch
创建向量索引 在Elasticsearch集群中创建向量索引，定义包含向量字段的Mapping（指定向量维度、索引算法、相似度度量方式等）。将特征向量数据（通常连同原始数据或元数据）索引到Elasticsearch中。 登录Kibana 登录Kibana进入命令执行页面。Elasticsearch
配置Elasticsearch集群聚合增强 CSS服务的Elasticsearch集群聚合增强能力通过向量化技术和数据聚簇优化，显著提升大规模数据的聚合分析性能，帮助用户在复杂数据场景中实现高效分析和提升业务决策效率。 原理介绍 其核心原理是通过合理设置排序键（Sort Key）和聚簇键
CSS服务使用的数据压缩算法是什么？ 云搜索服务支持的数据压缩算法有两种：一种是Elasticsearch默认的LZ4算法，另一种是best_compression算法。 LZ4算法 LZ4算法是Elasticsearch的默认压缩算法，该算法对数据的解压/压缩效率很快，但压缩率较低一些
进行向量检索 CSS向量数据库提供了强大的向量检索功能，支持多种查询方式，包括标准查询、复合查询、ScriptScore查询、重打分查询和Painless语法扩展查询。通过这些查询方式，用户可以高效地检索向量数据，满足不同场景下的搜索需求。 标准查询：用于检索与查询向量最相似的文档
进行向量检索 CSS向量数据库提供了强大的向量检索功能，支持多种查询方式，包括标准查询、复合查询、ScriptScore查询、重打分查询和Painless语法扩展查询。通过这些查询方式，用户可以高效地检索向量数据，满足不同场景下的搜索需求。 标准查询：用于检索与查询向量最相似的文档
Elasticsearch向量检索的性能测试和比较 应用场景 云搜索服务的向量检索引擎提供了全托管、高性能的分布式向量数据库服务。为了方便用户在业务场景进行向量搜索的性能压力测试，为产品选择和资源配置提供准确的参考依据，本文提供了基于开源数据集和开源压力测试工具的Elasticsearch
优化Elasticsearch和OpenSearch集群查询性能 CSS服务中的Elasticsearch和OpenSearch集群在使用前，建议参考本文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。 数据查询流程 图1 数据查询流程 如图1所示，以Elasticsearch
