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Tools的Console界面中执行GET _cat/indices?v命令，查询集群分片数和副本数。如图，pri列表示该索引分片数，rep列表示副本数。索引一旦创建，pri无法修改的，rep可以动态修改。 父主题： CSS集群搜索引擎使用
"size": "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
arch中搜索数据。 SQL使用示例 在Kibana中使用SQL语言搜索数据（推荐） 在Kibana的DevTools中将请求发送到“_opendistro/_sql”，可以使用请求参数或请求正文。 例如，执行如下命令，从“my-index”索引中搜索出50条数据。 1 2 3 4
当待导入数据的集群不存在可用的索引时，则需要执行下一步创建索引。 在OpenSearch Dashboards执行命令，创建待导入数据的索引，并指定自定义映射来定义数据类型。 例如执行如下命令，创建索引“my_store”。 PUT /my_store { "settings":
移，历史数据不再写入，查询QPS也降低，这时候历史数据就算冷数据，通过存算分离将冷数据转储到OBS，热数据依旧存放在SSD中，方便快速搜索。 图1 存算分离 通过存算分离可以实现索引数据的生命周期管理。 热状态的索引数据支持写入，且可以实现毫秒级检索。 冻结状态的索引数据，是指将
“403 Forbidden”。 解决方案 安全模式的集群中索引“.opendistro_security”无法被删除，所以删除所有索引的命令对安全集群无效。建议使用索引名称或者通配符进行删除，不要使用全删除命令。 父主题： 功能使用类
选。通过快照恢复数据是以覆盖快照文件的形式进行数据恢复，当目标集群存在同名索引时，需要勾选覆盖才能恢复同shard结构的索引，不同shard结构的索引不支持恢复。请谨慎勾选操作。 单击“确定”开始恢复。恢复成功，快照列表中“任务状态”将变更为“恢复成功”，索引数据将根据快照信息重新生成。
息。 索引 填写索引名称，支持选择索引进行备份。索引名称不能包含空格和大写字母，且不能包含“"\<|>/?”特殊字符，多个索引之间使用英文逗号隔开。如果不填写，则默认备份集群中所有索引。支持使用“*”匹配多个索引，例如“index*”，表示备份名称前缀是index的所有索引的数据。
平均向量索引堆外内存使用率 CSS集群各节点的向量索引查询加载的堆外内存使用率的平均值。 只有触发向量索引的查询才会触发对应向量索引的查询加载的堆外内存使用率。 0-100% max_vector_index_off_heap_used_in_bytes 最大向量索引堆外内存使用量
求。 冷数据节点（ess-cold） 冷数据节点用于存储对查询时延要求不高，但数据量较大的历史数据，是管理大规模数据集和优化存储成本的有效方式。 需要存储大量历史数据：当需要存储大量不常访问但对分析有用的历史数据时，使用冷数据节点可以提供成本效益较高的存储解决方案。 需要优化热数
升级Elasticsearch集群版本 数据库数据迁移至Elasticsearch集群 数据复制服务DRS 适用于将MySQL数据库中的数据同步到Elasticsearch集群中。一般用于集群间的数据增量迁移，在数据同步后集群随时可割接，较其他增量迁移更加方便灵活。 不同数据库来源的迁移方式和使用约束请参见相关文档。
向量检索插件涉及较高的内存计算，内存要求比普通索引高，建议集群选择“内存优化型”的计算规格。 集群数据节点或冷数据节点的内存规格要大于16G，否则无法使用CSS服务的向量检索插件，如果需要开启则请联系技术支持。 向量检索的集群规格规划 向量检索的索引构建与查询均使用堆外内存，所以集群容量与索引类型、总堆外内
和"store_exception":"type":"corrupt index exception"，表示集群的某个索引的某个分片数据被损坏。 图10 索引数据损坏 当索引数据被损坏或者某个分片的主副本都丢失时，为了能使集群恢复green状态，解决方法是划分一个空shard，执行以下命令划分空分片并指定分配的节点。
使用Logstash迁移数据 Logstash是一款收集、转换、清洗、解析数据的工具，本章节为您提供了一个使用Logstash集群完成Elasticsearch集群间数据迁移的示例，您可以参考此示例来了解Logstash服务，包括创建集群、导入导出数据、任务配置等操作。 视频介绍
CSS服务支持Kibana和Cerebro组件。 Kibana Kibana是一个开源的数据分析与可视化平台，与Elasticsearch搜索引擎一起使用。通过Kibana可以搜索、查看存放在Elasticsearch索引中的数据，也可以实现以图表、地图等方式展示数据。Kibana的官方文档请参见：https://www
平均向量索引堆外内存使用率 CSS集群各节点的向量索引查询加载的堆外内存使用率的平均值。 只有触发向量索引的查询才会触发对应向量索引的查询加载的堆外内存使用率。 0-100% max_vector_index_off_heap_used_in_bytes 最大向量索引堆外内存使用量
向量检索的客户端代码示例（Python） OpenSearch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依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装：
数据量很大，如何进行快照备份？ 如果快照数据量极大，快照备份要超过一天时，可参考如下方法进行优化。 快照备份的时候指定索引，比如先分批，默认是*，将会备份所有的索引。 使用自定义快照仓库。 创建自定义仓库。 除了使用云搜索服务提供的repo_auto之外，客户也可以自己创建一个仓库，接口见如下：
求。 冷数据节点（ess-cold） 冷数据节点用于存储对查询时延要求不高，但数据量较大的历史数据，是管理大规模数据集和优化存储成本的有效方式。 需要存储大量历史数据：当需要存储大量不常访问但对分析有用的历史数据时，使用冷数据节点可以提供成本效益较高的存储解决方案。 需要优化热数
例如，执行如下命令，在“test”索引中匹配所有文档。 1 2 3 4 5 6 GET /test/_search { "query": { "match_all": {} } } 查询结果返回的也是JSON格式的数据。 常用的DSL查询语句 下面列举了常用
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