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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
CSS服务中Elasticsearch是否支持不同VPC之间的数据迁移？ 在CSS服务中，实现不同虚拟私有云（VPC）环境下的Elasticsearch集群迁移，可以通过以下两种方法： 方法一： 可以使用备份与恢复功能迁移集群数据。具体操作请参见使用备份与恢复迁移集群数据。 方法二：
DAP / Active Directory服务器）的任何用户都获得了all_access身份验证后的所有权限。您可以将每个角色映射到许多用户和/或后端角色。 Action group 操作组：一组权限。例如，预定义的SEARCH操作组授权角色使用_search和_msearchAPI。
更多关于CSS服务的读写分离功能的介绍请参见配置Elasticsearch集群读写分离。 方案优势 数据一致性高：利用读写分离的主从复制机制，确保数据在不同分片之间的同步，提高数据的一致性 。 迁移速度快：读写分离的自动同步速度依赖带宽，不受源集群和目标集群的影响，同步快。 实时性可控：读写分
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
DAP / Active Directory服务器）的任何用户都获得了all_access身份验证后的所有权限。您可以将每个角色映射到许多用户和/或后端角色。 在OpenSearch Dashboard界面的Security菜单中，您可以控制用户在OpenSearch集群中的权限
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
集群突现load高的故障排查 问题现象 集群任务被长时间拒绝，且大量任务出现卡死的情况，在Cerebro界面可以看到集群的load数值突然飙升。 原因分析 集群出现load升高的可能原因如下： 查询请求命中的数据较多导致查询线程执行缓慢。 写入压力过大导致很多线程出现卡死现象。 排查步骤
创建Logstash配置文件 Logstash集群通过配置文件定义迁移方案，从不同的数据源（input）迁移数据到不同的目的端（output）。 约束限制 创建的配置文件大小不能超过100k。 Logstash集群允许最多配置50个配置文件，最多可以同时存在5个“状态”为“校验中”的配置文件。
"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
"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
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"]
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。
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。
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
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。
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。
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。
或减少Replica数量。 文档 Elasticsearch存储的实体，是可以被索引的基本单位，相当于关系型数据库中的行。 文档类型 类似关系型数据库中的表，用于区分不同的数据。 Elasticsearch 7.x以下版本中，1个索引里面可以包含若干个文档类型，每个文档必须设定它的文档类型。
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