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Hoc查询场景下，它能够提供快速的响应时间，从而满足高并发环境下的查询需求。 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
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。 假设该电商网站经营商品的数据如下所示： { "products":[
Kibana公网访问配置的白名单依赖ELB的白名单能力。更新白名单后，白名单对新建的连接是实时生效的，但对于已存在的长连接，可能会出现去掉的白名单IP地址还能访问Kibana的场景，这是因为要等长连接断开后才生效，预计1分钟左右。 配置完成后，单击“确定”。 待集群的Kibana公网访
自建OpenSearch Dashboards如何对接CSS服务的OpenSearch集群？ 约束限制 只有OSS版本的OpenSearch Dashboards镜像支持对接CSS服务的OpenSearch集群。 操作步骤 创建一个弹性云服务器ECS。 ECS需要和CSS服务的集群在同一个虚拟私有云中。
问题原因 由于节点shard数量超过最大值限制，ES默认每个节点的shard数量是1000，如果shard数量超过这个值创建索引会报错。 解决方案 关闭或者删除不用的索引，减少shard数量。 修改节点的shard数量的限制。 PUT _cluster/settings { "persistent":
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。
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。 假设该电商网站经营商品的数据如下所示： { "products":[
Elasticsearch集群报错：unassigned shards all indices 问题描述 Elasticsearch集群报错unassigned shards all indices，集群状态为red。 原因分析 当前集群存在未分配的shard。 解决方案 在Kibana的“Dev Tools”页面，执行如下命令：
"size": "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
"size": "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
查询自动同步状态，确认集群数据是否迁移完成。 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。
置不同的值。比如实例1的值为client1，实例2的值为client2。 auto_offset_reset 否 指定数据从通道中开始消费的位置，支持： earliest：从通道中最早的数据开始消费。 latest：从通道中最新的数据开始消费。 hosts 是 输出数据的Elasticsearch集群的访问地址。
total_shards_per_node": 2 } 即单个索引在每个节点上最多分配2个shards。其中，具体每个节点最多分配多少个shards，请根据集群数据节点个数、索引分片（主、副）的数量自行决定。 如果是shards集中分配在数量过少的节点上导致索引shards分配到同一个节点上，可以使用POST
3版本，这个索引特性是在7.10版本之后才支持的，低版本集群使用该特性将无法分配索引的分片，导致集群不可用。 确定集群是否必须使用该不匹配的特性。 是，创建与所需索引特性相匹配的版本集群，然后将老集群的数据通过备份恢复至新集群。 否，执行下一步。 执行命令去除索引中不符合集群版本的特性。 PUT /index_name/_settings
Dashboards上使用开源OpenSearch API导入数据：使用POST命令导入数据。 在ECS服务器上使用开源OpenSearch API导入数据：使用Curl命令导入数据。 在OpenSearch Dashboards上使用开源OpenSearch API导入数据 在OpenSearch
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。
行数据迁移，适用于CSS服务的Elasticsearch 7.10.2升级至OpenSearch 1.3.6。 数据库数据迁移至Elasticsearch集群 使用DRS从数据库导入数据至Elasticsearch：适用于将MySQL数据库中的数据同步到Elasticsearch
向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配，传统文
根据业务需求，可以选择全量数据迁移或增量数据迁移。 全量数据迁移：使用Logstash进行全量数据迁移，适用于迁移初期或需要确保数据完整性的场景。 增量数据迁移：通过Logstash配置增量查询，可以只迁移有增量字段的索引数据。此方法适用于需要持续同步数据或对数据实时性有较高要求的场景。 方案优势
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