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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。 实时性可
QL记录与Elasticsearch索引之间建立一个直接映射的关系。例如，当MySQL中更新了某条记录时，同步任务会覆盖Elasticsearch中与更新记录具有相同ID的索引。 当MySQL中插入或者更新数据时，对应记录必须有一个包含更新或插入时间的字段。 Logstash在每
”和“委托一键授权”会自动增加如下自定义策略授权委托到最小化权限。 "kms:cmk:create", "kms:dek:create", "kms:cmk:get", "kms:dek:decrypt", "kms:cmk:list" 执行“自动创建委托”和“委托一键授权”的用户需要如下最小权限。
当已有自动创建的委托时，可以单击“委托一键授权”，自动删除委托中VPC Administrator系统角色和VPC FullAccess系统策略的权限，并自动新增如下自定义策略授权委托到最小化权限。 "vpc:subnets:get", "vpc:ports:*" 执行“自动创建委托”和“委托一键授权”的用户需要如下最小权限。
应用示例 创建一个按需收费的Elasticsearch集群
存储容量”。 集群的Master节点和Client节点的存储容量不支持扩容。 当一个集群包含的节点类型不同时，各节点类型支持的节点数量不同，扩容节点数量时请参考表2。 表2 集群的节点数量取值说明 一个集群包含的节点类型 节点数量的取值范围 ess ess：1~32 ess、ess-master
存储容量”。 集群的Master节点和Client节点的存储容量不支持扩容。 当一个集群包含的节点类型不同时，各节点类型支持的节点数量不同，扩容节点数量时请参考表2。 表2 集群的节点数量取值说明 一个集群包含的节点类型 节点数量的取值范围 ess ess：1~32 ess、ess-master
"query": "SELECT * FROM my-index LIMIT 50" } 查询结果返回CSV格式的数据时，每行对应一个文档，每列对应一个字段。 在ECS中使用Curl命令执行SQL搜索数据 例如，执行如下命令，从“kibana_sample_data_flights”索引中搜索出10条数据。
务 。 扩容节点数量 升级节点规格 只支持变更集群的“节点规格”。变更规格过程中，会依次对节点进行关机，完成更改后再依次开机，是一个滚动的变更过程。一般用于小规格变更为大规格，常用于如下场景： 当现有的Logstash节点处理能力达到瓶颈，无法满足日益增长的数据量时，升级节点规格
"query": "SELECT * FROM my-index LIMIT 50" } 查询结果返回CSV格式的数据时，每行对应一个文档，每列对应一个字段。 在ECS中使用Curl命令执行SQL搜索数据 例如，执行如下命令，从“kibana_sample_data_flights”索引中搜索出10条数据。
集群的高可用性上有风险。 单节点使用率超过90%：系统将自动触发分片迁移机制，将该节点上的分片重新分配至磁盘使用率较低的其他数据节点。这一过程可能导致集群暂时无法分配新的分片，进而影响到业务的正常运行，因为分片的迁移和重新分配可能会导致查询延迟增加或临时的服务中断，从而对业务连续性造成影响。
”和“委托一键授权”会自动增加如下自定义策略授权委托到最小化权限。 "kms:cmk:create", "kms:dek:create", "kms:cmk:get", "kms:dek:decrypt", "kms:cmk:list" 执行“自动创建委托”和“委托一键授权”的用户需要如下最小权限。
”和“委托一键授权”会自动增加如下自定义策略授权委托到最小化权限。 "kms:cmk:create", "kms:dek:create", "kms:cmk:get", "kms:dek:decrypt", "kms:cmk:list" 执行“自动创建委托”和“委托一键授权”的用户需要如下最小权限。
”和“委托一键授权”会自动增加如下自定义策略授权委托到最小化权限。 "kms:cmk:create", "kms:dek:create", "kms:cmk:get", "kms:dek:decrypt", "kms:cmk:list" 执行“自动创建委托”和“委托一键授权”的用户需要如下最小权限。
降低单个向量计算的复杂度 向量检索支持漏斗模型，先对所有向量进行量化和近似计算，筛选出一定量接近检索目标的数据集，然后基于筛选的数据集进行精细的计算和排序。本方法不需要对所有向量都进行复杂的计算，可以有效提高检索效率。 向量检索即在一个给定的向量数据集中，按照某种度量方式，检索出与查询向量相近的K个向量（K-Nearest
未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。
降低单个向量计算的复杂度 向量检索支持漏斗模型，先对所有向量进行量化和近似计算，筛选出一定量接近检索目标的数据集，然后基于筛选的数据集进行精细的计算和排序。本方法不需要对所有向量都进行复杂的计算，可以有效提高检索效率。 向量检索即在一个给定的向量数据集中，按照某种度量方式，检索出与查询向量相近的K个向量（K-Nearest
"type":"...”，代表集群存在正在进行副本恢复的索引。等待副本恢复完毕，如果集群状态仍为“不可用”，则执行下一步。 返回“{ }”：代表集群未进行副本恢复，则执行下一步。 执行命令GET _cluster/allocation/explain?pretty查看索引分片未分配的原因，根据返回信息进行筛选。
选结果，当下一个类似的查询过来时，就可以复用之前查询的结果，以此减少重复查询。 增加query cache可以通过修改集群的参数配置实现，将自定义缓存参数“indices.queries.cache.size”设置为更大的值。具体操作请参见参数配置，修改参数配置后一定要重启集群使参数生效。
harvester_buffer_size:40960000 #根据实际情况调大filebeat.spool_size参数（该参数是指spooler的大小，一次Publish，上传多少行的日志量）。 filebeat.spool_size:250000 #根据实际情况调整 filebeat.idl
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