寫入性能優化

• 關閉副本，待數據導入完成后再開啟副本，減少副本構建的開銷。

• 調整“refresh_interval”為120s或者更大，避免頻繁刷新索引生成大量小的segments，同時減少merge帶來的向量索引構建開銷。

• 適當調大“native.vector.index_threads”的值（默認為4），增加向量索引構建的線程數。

PUT _cluster/settings 
{ 
  "persistent": { 
    "native.vector.index_threads": 8 
  } 
}

查詢性能優化

• 在批量導入場景下，數據寫入完成后，執行forcemerge操作能有效提升查詢效率。

POST index_name/_forcemerge?max_num_segments=1

• 如果向量索引所需外內存超過了熔斷線，查詢時索引的緩存管理器會控制索引的換進換出，導致查詢變慢，此時可適當調大熔斷線的配置。

PUT _cluster/settings 
{ 
  "persistent": { 
    "native.cache.circuit_breaker.cpu.limit": "75%" 
  } 
}

• 如果端到端時延明顯大于返回結果中的took值，說明查詢的fetch階段開銷較大，可通過配置“_source”減小fdt文件的大小，從而降低fetch開銷。

PUT my_index 
{ 
  "settings": { 
    "index": { 
      "vector": "true" 
    }, 
    "index.soft_deletes.enabled": false 
  }, 
  "mappings": { 
    "_source": { 
      "excludes": ["my_vector"] 
    }, 
    "properties": { 
      "my_vector": { 
        "type": "vector", 
        "dimension": 128, 
        "indexing": true, 
        "algorithm": "GRAPH", 
        "metric": "euclidean" 
      } 
    } 
  } 
}