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实现定期同步数据库中的数据到Elasticsearch。该方案可以用于以下场景： 数据实时更新与同步：将RDS MySQL中的数据实时同步到Elasticsearch，以便利用Elasticsearch强大的搜索和分析能力。 日志分析与检索：将MySQL中的日志数据同步到Elas
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：
询需求。 实时数据同步：通过华为云数据复制服务DRS，可以实现MySQL数据库中的数据实时同步到Elasticsearch，确保数据的一致性和实时性。 简化的数据迁移和索引创建：在Elasticsearch中，可以创建与MySQL数据库表结构相对应的索引，简化了数据迁移和索引管理的复杂性。
h集群数据导入性能。 表1 OpenSearch集群导入数据的方式 导入数据方式 适用场景 支持数据格式 相关文档 数据处理管道Logstash Logstash开源服务器端实时数据处理管道，支持多个来源采取数据。适用场景多，比如日志数据、监控数据、metric数据等流数据。 JSON、CSV、文本等多种格式
h集群数据导入性能。 表1 Elasticsearch集群导入数据的方式 导入数据方式 适用场景 支持数据格式 相关文档 数据处理管道Logstash Logstash开源服务器端实时数据处理管道，支持多个来源采取数据。适用场景多，比如日志数据、监控数据、metric数据等流数据。
群间的索引数据近实时同步。 通过读写分离插件实现华为云Elasticsearch集群间数据迁移仅适用于源集群和目标集群都是CSS服务的集群。常用于以下场景： 跨地域或跨账号迁移：将其他Region或账号下的Elasticsearch集群迁移到当前集群中。 集群合并：将两个Elas
开启以上三种数据导入性能优化后，集群的索引merge任务会增加，通过指定配置项“index.merge.scheduler.max_thread_count”可以降低索引merge任务开销对导入性能的影响。索引merge任务优化可以增加shard的合并线程数，减少合并对数据导入的限流。
"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 _plugins/_sql?format=csv { "query":
dex API。 当单个索引数据量比较大时，可以在迁移前将目标索引的副本数设置为0，以加快数据同步速度。待数据迁移完成后，再修改为实际值。 当源端数据量很大时，建议采用快照方式迁移数据。例如通过备份与恢复实现华为云Elasticsearch集群间数据迁移、通过S3插件备份与恢复迁
以下是使用OpenSearch集群完成数据搜索的操作步骤。 开始迁移数据前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 步骤1：创建集群：创建一个OpenSearch非安全集群用于搜索数据。 步骤2：导入数据：在OpenSearch Dashboards上使用开源Elasticsearch API导入数据。 步骤3
使用delete_by_query命令删除Elasticsearch集群数据后，为什么磁盘使用率反而增加？ 使用delete_by_query命令删除数据并不是真正意义上的物理删除，它只是对数据增加了删除标记。当再次搜索时，会搜索全部数据后再过滤掉带有删除标记的数据。 因此，该索引所占的空间并不会因为执行磁盘
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。
在OpenSearch集群使用向量索引搜索数据 使用向量索引搜索数据支持多种方式。 标准查询 复合查询 ScriptScore查询 重打分查询 Painless语法扩展查询 标准查询 针对创建了向量索引的向量字段，提供了标准向量查询语法。下述查询命令将会返回所有数据中与查询向量最近的size（topk）条数据。 POST
切换OpenSearch集群冷热数据 云搜索服务支持给Elasticsearch集群配置冷数据节点，支持对索引数据进行冷热切换。 场景描述 通过切换冷热数据，可以将部分现查要求秒级返回的数据放在高性能机器上面作为热数据，对于历史数据要求分钟级别返回的数据放在大容量低规格节点作为冷数据。冷热数据切换可以减低存储成本，提升搜索效率。
开启以上三种数据导入性能优化后，集群的索引merge任务会增加，通过指定配置项“index.merge.scheduler.max_thread_count”可以降低索引merge任务开销对导入性能的影响。索引merge任务优化可以增加shard的合并线程数，减少合并对数据导入的限流。
earch SQL语句可以查询数据，也可以“Download”导出数据，支持自定义导出1~200条数据，缺省导出200条数据。 Elasticsearch SQL语句请参见查询Elasticsearch SQL 图1 SQL Workbench 父主题： 产品咨询
以下是使用Elasticsearch集群完成数据搜索的操作步骤。 开始迁移数据前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 步骤1：创建集群：创建一个Elasticsearch非安全集群用于搜索数据。 步骤2：导入数据：在Kibana上使用开源Elasticsearch API导入数据。 步骤3：搜索数据：在Elas
能时的配置策略进行自动删除，例如此策略中定义的保留快照个数为10个，那么当快照个数超过10个，系统在半点时刻会自动删除超过保留个数的快照。 勾选：表示删除此集群快照列表中所有“快照类型”为自动创建的快照。 快照功能关闭时，不会主动清理快照数据。如果需要清理快照数据，可前往OBS控
切换Elasticsearch集群冷热数据 云搜索服务支持给Elasticsearch集群配置冷数据节点，支持对索引数据进行冷热切换。 场景描述 通过切换冷热数据，可以将部分现查要求秒级返回的数据放在高性能机器上面作为热数据，对于历史数据要求分钟级别返回的数据放在大容量低规格节点作为冷数据。冷热数据切换可以减低存储成本，提升搜索效率。
数据保护技术 云搜索服务主要从以下几个方面保障数据和业务运行安全： 网络隔离 整个网络划分为2个平面，即业务平面和管理平面。两个平面采用物理隔离的方式进行部署，保证业务、管理各自网络的安全性。 业务平面：主要是集群的网络平面，支持为用户提供业务通道，对外提供数据定义、索引、搜索能力。
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