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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
使用CSS服务的Elasticsearch集群搭建的统一日志管理平台可以实时地、统一地、方便地管理日志，让日志驱动运维、运营等，提升服务管理效率。 应用场景 本文以Elasticsearch、Filebeat、Logstash和Kibana为例，搭建一个统一日志管理平台。使用Filebe
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
X86计算 节点规格 选择集群节点的规格。 ess.spec-4u8g 节点存储 选择集群节点的存储类型。 高I/O 节点存储容量 设置集群节点的存储空间大小，其取值范围与节点规格关联，不同的规格允许的取值范围不同。节点存储容量只支持配置为20的倍数。 40GB 启用Master节点 Ma
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
节点规格 选择集群节点的规格。 ess.spec-4u8g 节点存储 选择集群节点的存储类型。 普通I/O 节点存储容量 设置集群节点的存储空间大小，其取值范围与节点规格关联，不同的规格允许的取值范围不同。节点存储容量只支持配置为20的倍数。 40GB 启用Master节点 Ma
实时性可控：读写分离的默认同步周期为30秒，支持修改，可以控制数据迁移的实时性，减少数据同步过程中的延迟 。 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
云搜索服务支持通过云数据迁移服务CDM的向导式界面，将存储在Oracle数据库或对象存储服务OBS中的数据导入到Elasticsearch或OpenSearch集群中，数据文件支持JSON格式。 表1 使用CDM导入数据至CSS服务 数据导入场景 源数据 目标集群 将Oracle数据库的数据导入到CSS服务 本地或第三方Oracle数据库
MIT 25 OFFSET 25）。 JDBC驱动 Java数据库连接（JDBC）驱动程序允许您将Open Distro for Elasticsearch与您的商业智能（BI）应用程序集成。 有关下载和使用JAR文件的信息，请参阅GitHub仓库。 父主题： 使用OpenSearch集群搜索数据
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
云搜索服务支持通过云数据迁移服务CDM的向导式界面，将存储在Oracle数据库或对象存储服务OBS中的数据导入到Elasticsearch或OpenSearch集群中，数据文件支持JSON格式。 表1 使用CDM导入数据至CSS服务 数据导入场景 源数据 目标集群 将Oracle数据库的数据导入到CSS服务 本地或第三方Oracle数据库
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。
hdf5_file = h5py.File(src, "r") base_vectors = hdf5_file["train"] query_vectors = hdf5_file["test"] ground_truths = hdf5_file["neighbors"]
基于KooSearch和DeepSeek构建知识问答 本文结合KooSearch和DeepSeek模型搭建一个基于RAG（ Retrieval Augmented Generation）的知识问答系统。针对NLP大模型存在的知识幻觉、知识更新不及时以及缺乏企业专业知识等问题，大模型+知识库是当前普遍采用的解决方案。
recommended that the AK and SK be stored in ciphertext in configuration files or environment variables and decrypted during use to ensure security
图2 全场景日志分析场景 数据库查询加速 云搜索服务可用于加速数据库查询。在电商、物流企业等有订单查询的业务场景，存在数据量大、查询并发高、吞吐大、查询延迟低的要求，关系型数据库具备较好的事务性与原子性，但其TP与AP处理能力较弱，通过将CSS作为备数据库，可提升整个系统的TP与AP处理能力。
None 服务介绍 云搜索服务 CSS 产品介绍 03:41 了解什么是云搜索服务 特性讲解 云搜索服务 CSS 向量数据库 04:58 了解什么是CSS向量数据库 云搜索服务 CSS Elasticsearch增强能力 07:15 了解CSS的Elasticsearch增强能力 操作指导
迁移Elasticsearch集群 Elasticsearch集群迁移 优化集群性能 写入性能优化 查询性能优化 实践案例 使用CSS加速数据库的查询分析 使用CSS搭建统一日志管理平台 使用Elasticsearch集群自定义评分查询 02 购买 云搜索服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择
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