向量化引擎支持的数据类型 向量化引擎支持的数据类型如表1所示。 表1 向量化引擎支持的数据类型 类别 数据类型 长度 是否支持 Numeric Types tinyint [unsigned] 1 支持 smallint [unsigned] 2 支持 mediumint [unsigned]

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向量化引擎支持的数据类型 向量化引擎支持的数据类型如表1所示。 表1 向量化引擎支持的数据类型 类别 数据类型 长度 是否支持 Numeric Types tinyint [unsigned] 1 支持 smallint [unsigned] 2 支持 mediumint [unsigned]

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线性迭代法：基于Krylov子空间的迭代方法是一种重要的求解线性方程组的手段，尤其是对于大型稀疏矩阵的方程组，迭代法是求解线性方程组的优先选择。 预处理子：预处理技术试图改变系数矩阵的谱性质，将一个困难问题转化为另一个易于迭代求解的同解线性方程组。 非线性迭代法：基于迭代法实现CAE场景中非线性问题的高效快速求解。

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。 在“计算节点管理”页面，查找需要发布数据的计算节点名称，单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图1 选择计算节点 在“计算节点详情”页，单击“前往计算节点”，在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图2 前往计算节点 在左侧导航树上单击“基本信息”

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TICS 可信节点信息 项目ID TI CS 所属的项目ID。 1551c7f6c808414d8e9f3c514a170f2e 可信节点ip 可信节点页面访问IP和端口号，可参考计算节点所在虚机的IP:Port获取。 10.1.1.1 可信节点端口 31000 用户名 TICS可信节点用户名。

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可信计算节点管理 获取可信计算节点详情 父主题： 计算节点API

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level： ERROR GS_232050001 错误码： LZ4 decompress failed when deserializing message. 解决方案：请确认网络接收到的数据是否正确。 level： ERROR GS_232200033 错误码： [VecHashJoin]:

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设置不当的风险与影响：该参数设置过大会导致查询性能下降；设置过小会导致召回率不足。 gsivfflat_probes 参数说明：指定利用gsivfflat索引检索向量时待搜索的倒排列表的数量，超过gsivfflat索引的倒排列表总数时执行全表搜索。gsivfflat索引的倒排列表

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配置OpenSearch集群向量检索 向量检索特性介绍 在OpenSearch集群创建向量索引 在OpenSearch集群使用向量索引搜索数据 优化向量检索写入与查询性能 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例（Python） 向量检索的客户端代码示例（Java） 父主题： 增强OpenSearch集群搜索能力

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表示该查询类型为VectorQuery。 my_vector 指定了需要查询的向量字段名称。 vector（第二个） 指定查询向量的具体值，支持数组形式以及Base64编码形式的输入。 topk topk的值通常与size保持一致。 其他可选的查询参数 通过调整不同索引的查询参数，可以获得更高的查询性能或者查询精度，其他参数请参见表2。

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connect(dbname="database", user=user, password=password, host="localhost", port=port, sslmode="verify-ca", sslcert="client.crt",sslkey="client

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boolvector不支持NULL、Nan、Inf作为元素，当向量中含有NULL值，数据库会报错。 boolvector不能为NULL，当插入、更新或转换NULL值作为向量数据时，数据库会报错。 向量类型的使用 向量类型的使用示例如下： -- 创建含向量类型的表，同时设定数据维度。建表时向量类型必须要指定维度。 gaussdb=#

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_name 在使用向量索引时，缓存机制会限制堆外内存使用量。当总索引大小超出缓存大小限制时，将会发生索引项的换进换出，此时将会影响查询的性能。通过清除缓存API能够将不再使用的索引缓存清空，保证热数据索引的查询性能。 父主题： 配置OpenSearch集群向量检索

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计算 弹性云服务器 ECS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题： SCP授权参考

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决策人员，高级管理人员 功能 日常操作处理 分析决策 设计 面向应用 面向主题 数据 最新的，细节的，二维的，分离的 历史的，集成的，多维的，统一的 存取 读/写数十条记录 读上百万条记录 工作范围 简单的读写 复杂的查询 数据库大小 百GB TB-PB级别 父主题： 产品咨询

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提交作业，模拟计算中断，使用断点续算模式完成计算 模拟作业中断情况：提交作业后，通过关机计算节点的方式手动中断作业，查看中断前、后作业运行时间。 执行以下命令，提交作业。 qsub job.pbs 作业运行1分30秒左右，关机作业运行的计算节点，模拟算例释放场景。 执行以下命令，查看关闭计算节点后的作业信息。

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如何更换计算节点db私钥？ 登录到计算节点对应的宿主机。 执行“docker ps -a”命令，查看NAMES为“k8s_db”开头容器的CONTAINER ID，该ID由数字和小写字母组成。 执行“docker exec -it {CONTAINER ID} bash”命令，登

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互信状态，“true”表示互信，“false”表示不互信 status String 节点状态，“ONLINE”表示节点在线，“OFFLINE”表示节点离线。 agent_id String 可信计算节点id agent_name String 可信计算节点名称 project_id String 项目id league_id

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线性迭代法：基于Krylov子空间的迭代方法是一种重要的求解线性方程组的手段，尤其是对于大型稀疏矩阵的方程组，迭代法是求解线性方程组的优先选择。 预处理子：预处理技术试图改变系数矩阵的谱性质，将一个困难问题转化为另一个易于迭代求解的同解线性方程组。 非线性迭代法：基于迭代法实现CAE场景中非线性问题的高效快速求解。

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在多个节点间共享此索引文件。中心点索引在shard间复用能够有效减少训练的开销、中心点索引的查询次数，提升写入以及查询的性能。 选择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”，进入操作界面。 创建中心点索引表。

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在多个节点间共享此索引文件。中心点索引在shard间复用能够有效减少训练的开销、中心点索引的查询次数，提升写入以及查询的性能。 选择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”，进入操作界面。 创建中心点索引表。

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