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Hoc查询时的有效补充。 前提条件 已具备安全模式的Elasticsearch集群和MySQL数据库，且两者在同一个VPC与安全组内。 MySQL数据库中已经有待同步的数据。 本文以如下表结构和初始数据举例。 MySQL中创建一个学生信息表： CREATE TABLE `student` (
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 OpenSearch 1.3.6版本 将MySQL同步到CSS/ES 将GaussDB(for MySQL)数据库的数据导入到CSS
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 ElasticSearch 5.5、6.2、6.5、7.1、7.6、7.9、7.10版本 将MySQL同步到CSS/ES 将GaussDB(for
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、GaussDB for MySQL等）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
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
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
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
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
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
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
。 性能影响 使用读写分离迁移集群的核心在于通过底层文件复制来实现数据同步，此方法绕开了Elasticsearch的外部读写API，因此对源集群的性能影响被降至最低。 约束限制 源集群和目标集群的版本必须一致，都是7.6.2或7.10.2版本。 前提条件 源Elasticsea
使用备份与恢复迁移集群的核心在于直接复制数据存储层的文件以实现数据备份，该方案避免了对Elasticsearch外部读写接口的依赖，从而显著降低了对源集群性能的影响。对于对业务延迟要求不严苛的集群而言，此方法对性能的干扰几乎可以忽略。 约束限制 目标集群的版本不能低于源集群的版本，版本兼容性分析请参见Snapshot
在进行中的任务。 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。
启用Client节点 Client节点负责接收并协调外部请求，如search和write请求。 不勾选 启用冷数据节点 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。 不勾选 设置集群的企业项目。 如果您开通了“企业项目”，在创建集群时，可以给集群绑定一个企业项目
决于目标集群对源集群的读取速度，而读取速度取决于Scroll API的size和slice参数配置。参数配置的详细指导可参考Reindex API文档。 对于资源消耗较高的集群，建议通过调整size参数来减缓迁移速率，或者选择在业务流量低谷时段进行迁移操作，以减轻对集群资源的影响。
查询复杂、数据读取多，时延变长会更明显。 已转储到OBS中的索引不支持解冻，即不可回退为可写的索引。 在配置了读写分离的集群中，从集群无法对由主集群同步过来的索引数据设置存算分离。 由于存算分离的特性依赖OBS，所以使用过程中要遵守OBS的“带宽”和“每秒请求数（QPS）”的使用
must和filter字段的区别在于filter等同于SQL的where会过滤字段但不参与ES搜索的打分机制，must也属于过滤必须满足的条件，但是会根据查询的匹配程度对搜索到的文档进行打分，在返回的结果中越匹配的文档会越靠前显示。 GET /_search { "query": { "bool":
must和filter字段的区别在于filter等同于SQL的where会过滤字段但不参与ES搜索的打分机制，must也属于过滤必须满足的条件，但是会根据查询的匹配程度对搜索到的文档进行打分，在返回的结果中越匹配的文档会越靠前显示。 GET /_search { "query": { "bool":
该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询时，该索引文件会被加载到堆外内存中。插件使用缓存机制对这些堆外内存进行管
该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询时，该索引文件会被加载到堆外内存中。插件使用缓存机制对这些堆外内存进行管
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