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使用Elasticsearch加速关系型数据库的查询分析 介绍如何将MySQL数据库中的数据同步到云搜索服务的Elasticsearch集群，通过Elasticsearch实现数据库的全文检索、Ad Hoc查询和统计分析能力。 应用场景 使用Elasticsearch加速关系型数据库，可以解决关系型数据库在某些方
步与时间相关的数据时，同步前后的数据可能存在时区差。 前提条件 已准备好存有数据的MySQL数据库，本案例以云数据库的RDS for MySQL实例为例，具体操作请参见购买RDS for MySQL实例。 已准备好用于同步数据的Logstash集群，具体操作请参见创建Logstash集群。本文以7
Elasticsearch显示CPU使用率高，导致日志无法写入 问题现象 Elasticsearch在某一时间段CPU比较高，logstash在该时刻报错Elasticsearch Unreachable，导致日志无法写入到Elasticsearch里。 原因分析 客户index
Elasticsearch集群出现写入拒绝“Bulk Reject”，如何解决？ 问题现象 集群在某些情况下会出现写入拒绝率增大“bulk reject”的现象，具体表现为bulk写入时，会有类似以下报错： [2019-03-01 10:09:58][ERROR]rspItemError:
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
表2。 表2 使用DRS从数据库导入数据至Elasticsearch 数据导入场景 源数据库 目标Elasticsearch集群 参考文档 将RDS for MySQL数据库的数据导入到CSS Elasticsearch集群 RDS for MySQL 5.5、5.6、5.7、8
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
请参见表2。 表2 使用DRS从数据库导入数据至OpenSearch 数据导入场景 源数据库 目标OpenSearch集群 参考文档 将RDS for MySQL数据库的数据导入到CSS Elasticsearch集群 RDS for MySQL 5.5、5.6、5.7、8.0版本
某女装品牌在网上经营电商业务，以前使用传统数据库来为用户提供商品搜索功能，但随着用户数量和业务的增长，使用传统数据库的弊端愈来愈明显。主要问题表现为响应速度慢、准确性低。为了改善用户体验从而避免用户流失，该电商网站开始使用云搜索服务为用户提供商品搜索功能，不仅解决了之前使用传统数据库产生的问题，而且实现了用户数量的增长。
"L"} 获取源数据信息。 当源数据是Oracle数据库时，需要获取Oracle数据库的IP、数据库名、用户名和密码。 当源数据是OBS桶中的JSON数据时，需要获取OBS的访问域名、端口，以及AK、SK。 当源数据是Oracle数据库时，需要确保Oracle可通过公网IP访问，或者
配置Elasticsearch集群读写分离 场景描述 读写分离支持将写入主集群（Leader）的数据自动同步到从集群（Follower），实现主集群承担写入任务，从集群承担查询任务。读写分离可以将读写压力分开，提高查询的性能。当主集群无法提供服务时，可以通过主从切换使用从集群提供写入和查询服务，保证业务可以正常进行。
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向量检索的性能测试方案。 测试前准备 创建Elasticsearch向量数据库，参考创建Elasticsearch集群。
"L"} 获取源数据信息。 当源数据是Oracle数据库时，需要获取Oracle数据库的IP、数据库名、用户名和密码。 当源数据是OBS桶中的JSON数据时，需要获取OBS的访问域名、端口，以及AK、SK。 当源数据是Oracle数据库时，需要确保Oracle可通过公网IP访问，或者
优化Elasticsearch和OpenSearch集群写入性能 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写入性能优化，便于提高集群的写入性能，提升使用效率。 数据写入流程 图1 数据写入流程 如图1所示，以Elasticsearch
询性能，提升使用效率。 加速关系型数据库查询 使用Elasticsearch加速关系型数据库的查询分析 关系型数据库（例如MySQL）受限于全文检索和Ad Hoc查询能力，因此会将Elasticsearch作为关系型数据库的补充，以此提升数据库的全文检索能力和高并发的Ad Hoc查询能力。
某女装品牌在网上经营电商业务，以前使用传统数据库来为用户提供商品搜索功能，但随着用户数量和业务的增长，使用传统数据库的弊端愈来愈明显。主要问题表现为响应速度慢、准确性低。为了改善用户体验从而避免用户流失，该电商网站开始使用云搜索服务为用户提供商品搜索功能，不仅解决了之前使用传统数据库产生的问题，而且实现了用户数量的增长。
集群存在一定的风险。 原因分析 排查集群的写入和查询队列，查看是否有大量任务堆积。 GET /_cat/thread_pool/write?v GET /_cat/thread_pool/search?v 查看集群监控，排查集群的写入和查询任务相关指标。 如果集群长期处于高堆内
存算分离支持将集群新写入的数据存储在SSD来达到最佳的查询检索性能，将历史数据存储到OBS中降低数据的存储成本。 场景描述 存算分离是通过冻结索引将历史数据转储到OBS，以此降低数据的存储成本。 对于有海量数据写入和存储的场景，数据有明显的冷热区分，新写入的数据一般属于热数据，
Logstash集群预置了常见的几种Logstash配置文件模板，请参见表1。 表1 Logstash配置文件的系统模板 名称 描述 具体介绍 redis 从redis数据库导入数据到Elasticsearch类型集群。 redis模板说明 elasticsearch 从Elasticsearch类型集群导入数
配置OpenSearch集群存算分离 存算分离支持将集群新写入的数据存储在SSD来达到最佳的查询检索性能，将历史数据存储到OBS中降低数据的存储成本。 场景描述 存算分离是通过冻结索引将历史数据转储到OBS，以此降低数据的存储成本。 对于有海量数据写入和存储的场景，数据有明显的冷热区分，新写入的数据一般属于热数据，
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