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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
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
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
4xlarge.8节点时，且每天上午5点左右会做大量bulk操作，写入大概100G-200G的数据，根据集群监控指标的CPU使用率、网络流入流出速率来看对ElasticSearch节点造成不了压力，网络连接数较高，其它节点情况也相同。但是，有的节点网络连接数高达近9000，5个节点瞬间有将近5
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
图2 全场景日志分析场景 数据库查询加速 云搜索服务可用于加速数据库查询。在电商、物流企业等有订单查询的业务场景，存在数据量大、查询并发高、吞吐大、查询延迟低的要求，关系型数据库具备较好的事务性与原子性，但其TP与AP处理能力较弱，通过将CSS作为备数据库，可提升整个系统的TP与AP处理能力。
CSS创建索引报错maximum shards open 问题描述 创建索引时，报错显示“this action would add [2] total shards, but this cluster currently has [1000]/[1000] maximum shards open”。 问题原因
CSS服务中Kibana是否支持导出数据功能？ Elasticsearch 7.6.2、7.9.3和7.10.2版本（镜像版本号小于24.3.0）的Kibana导出数据需要依赖SQL Workbench插件。 在Kibana的“SQL Workbench”里，输入Elasticsearch
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
Elasticsearch集群报错：unassigned shards all indices 问题描述 Elasticsearch集群报错unassigned shards all indices，集群状态为red。 原因分析 当前集群存在未分配的shard。 解决方案 在Kibana的“Dev
使用冷数据节点可以提供成本效益较高的存储解决方案。 需要优化热数据性能：通过将旧数据迁移到冷数据节点，可以减少对热数据节点的存储压力，从而优化热数据的查询和写入性能。 对查询时延要求不高：对于那些查询频率不高且可以容忍较高查询时延的数据，冷数据节点是合适的存储选择。 追求成本效益
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
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。
FROM my-index LIMIT 50" } 默认情况下，查询结果返回的是JSON格式的数据。当需要返回CSV格式的数据时，则需要在命令中对format参数进行如下设置： 1 2 3 4 POST _opendistro/_sql?format=csv { "query": "SELECT
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。
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
FROM my-index LIMIT 50" } 默认情况下，查询结果返回的是JSON格式的数据。当需要返回CSV格式的数据时，则需要在命令中对format参数进行如下设置： 1 2 3 4 POST _plugins/_sql?format=csv { "query": "SELECT
使用冷数据节点可以提供成本效益较高的存储解决方案。 需要优化热数据性能：通过将旧数据迁移到冷数据节点，可以减少对热数据节点的存储压力，从而优化热数据的查询和写入性能。 对查询时延要求不高：对于那些查询频率不高且可以容忍较高查询时延的数据，冷数据节点是合适的存储选择。 追求成本效益
earch-dashboards.log pid.file: /home/Ruby/run/opensearch-dashboards.pid server.host: 192.168.xxx.xxx //OpenSearch Dashboards服务器的IP地址或DNS名称，建议使用localhost
Dashboards 无。 通过控制台访问OpenSearch Dashboards登录OpenSearch集群 公网地址访问OpenSearch Dashboards 仅安全模式的集群支持通过Kibana公网访问地址访问OpenSearch Dashboards。 通过公网地址访问OpenSearch
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