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earch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。 灵活的查询语言:Elasticsearch提供了灵活的查询语言,支持复杂查询的构建,如范围查询、模糊查询、聚合查询等,这在关系型数据库中可能需要更复杂的SQL语句来实现。 统计分析能力
使用SQL语言在OpenSearch中搜索数据 在OpenSearch版本中提供Open Distro for Elasticsearch SQL插件允许您使用SQL而不是Elasticsearch查询域特定语言(DSL)编写查询。 熟悉SQL语言的用户,可以使用SQL语言在OpenSearch中搜索数据。
使用SQL语言在Elasticsearch中搜索数据 在Elasticsearch集群 6.5.4及之后版本中提供Open Distro for Elasticsearch SQL插件允许您使用SQL而不是Elasticsearch查询域特定语言(DSL)编写查询。 熟悉SQL语言
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"]
0)的Kibana导出数据需要依赖SQL Workbench插件。 在Kibana的“SQL Workbench”里,输入Elasticsearch 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
CSS服务中如何设置Elasticsearch集群慢查询日志的阈值? 云搜索服务的慢查询日志设置和elasticsearch保持一致,通过 _settings接口设置。例如,您可以在Kibana中执行如下样例,设置索引级别。 PUT /my_index/_settings {
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"]
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"]
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"]
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
"match_all": {} } } 查询结果返回的也是JSON格式的数据。 常用的DSL查询语句 下面列举了常用的DSL查询语句,全量的DSL查询语句请参见《Elasticsearch指南》。 设置查询条件过滤,等同于SQL语言中的where。 如下命令中,查询未在“_search”前面过
"match_all": {} } } 查询结果返回的也是JSON格式的数据。 常用的DSL查询语句 下面列举了常用的DSL查询语句,全量的DSL查询语句请参见《Elasticsearch指南》。 设置查询条件过滤,等同于SQL语言中的where。 如下命令中,查询未在“_search”前面过
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
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"]
Search集群查询性能 集群在使用前,建议参考本实践进行集群的查询性能优化,便于提高集群的查询性能,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、GaussDB for MySQL等)受限于全文检索和Ad
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
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"]
CSS服务中如何清理Elasticsearch缓存? 清理fielddata 进行聚合和排序时,会使用fielddata数据结构,会占用较大内存。 在Kibana执行如下命令,查询fielddata缓存情况。 GET /_cat/nodes?v&h=name,fielddataMemory
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"]
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"]