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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
常需要按段落或按长度进行切分，分别进行向量化得到多条语义向量，通过嵌套字段（Nested）可以将这些向量写入同一条ES的文档中。对于包含多条向量数据的文档，查询时任意一条向量数据与查询向量相似便会返回该条文档。 约束限制 仅Elasticsearch 7.10.2版本的集群支持在嵌套字段中使用向量索引。
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
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
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。
低基字段分组聚合 高基字段聚合 表示对具有较多不同值的列进行聚合，如对一个存储时间的列进行按天的时间聚合。 高基字段直方图聚合 低基字段和高基字段混合聚合 表示对以上两种类型的聚合混合在一起，如先对低基字段做分组聚合，然后再对高基字段做直方图聚合。 低基字段分组聚合混合高基字段直方图聚合
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。
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
"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
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。 Elasticsearch 7.x及以上版本中，文档类型只支持“_doc”。
执行隔离池其中一条大查询任务。 取值范围：0.0~100.0% 默认值：50% search.isolator.memory.heap.limit String 当前节点堆内存的实际使用阈值，当节点堆内存使用超过阈值百分比时触发中断控制程序，取消执行隔离池其中一条大查询任务。 取值范围：0
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"]
"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
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。
opendistro-ism-config”索引中写入一条数据，这条数据的“_id”就是policy的名字，内容是policy的定义。 图1 写入一条数据 将policy和索引绑定以后，系统会再往“.opendistro-ism-config”索引中写入一条数据。这条数据的初始状态如下图所示。 图2
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。
CSS服务中Kibana是否支持导出数据功能？ Elasticsearch 7.10.2版本（镜像版本号大于或等于7.10.2_24.3.3_*）的Kibana支持一键导出CSV格式的数据。 导出的数据不能超过10MB，当数据超过10M时，仅导出前面10M数据。 当数据中存在“=
cn-north-4.myhuaweicloud.com/v3.0/OS-USER/users 图1 URI示意图 为查看方便，每个具体API的URI，只给出resource-path部分，并将请求方法写在一起。这是因为URI-scheme都是HTTPS，而Endpoint在同一个
“only_mapping”可以不定义，默认值为false,需要搭配“migrateMapping.py”使用，表示是否只处理这个文件中mapping地址的索引。当设置成true时，则只迁移源集群中和下面mapping的key一致的索引数据；当设置成false时，则迁移源集群中除“.kibana”和“
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
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