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在Ad 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Elasticsearc
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":[
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。
幅度提高数据迁移的效率。 并发同步技术：利用slice并发同步技术，可以提高数据迁移的速度和性能，尤其是在处理大规模数据时。 配置简单：华为云Logstash的配置相对简单直观，通过配置文件即可实现数据的输入、处理和输出。 强大的数据处理功能：Logstash内置了丰富的过滤器，
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
应用示例 创建一个按需收费的Elasticsearch集群
CSS服务中如何清理Elasticsearch索引数据？ 自动化定期清理 可以写定时任务调用清理索引的请求，定期执行。CSS支持Opendistro Index State Management，可以参考案例通过索引生命周期实现索引存算分离设置定期清理数据。 Opendistro Index State
号或跨账号的华为云Elasticsearch集群间的数据迁移。 适用于低版本的华为云Elasticsearch集群到高版本的数据迁移。 适用于将多个华为云Elasticsearch集群的数据整合到一个Elasticsearch集群的场景。 目标集群的版本不能低于源集群的版本，版本兼容性分析请参见Snapshot
CSS服务中Kibana是否支持导出数据功能？ Elasticsearch 7.6.2、7.9.3和7.10.2版本（镜像版本号小于24.3.0）的Kibana导出数据需要依赖SQL Workbench插件。 在Kibana的“SQL Workbench”里，输入Elasticsearch
假设某个索引，其每天约产生2.4TB的数据，索引别名“log-alias”，其数据在Elasticsearch中的组织形态如下图所示。查询时，指向所有test开头的索引；写入时，指向最新的索引。 图1 log-alias的组织形态 索引的滚动条件1天是以索引的创建时间来计算的，并不是完整自然日区分的。 前提条件
假设某个索引，其每天约产生2.4TB的数据，索引别名“log-alias”，其数据在Elasticsearch中的组织形态如下图所示。查询时，指向所有test开头的索引；写入时，指向最新的索引。 图1 log-alias的组织形态 索引的滚动条件1天是以索引的创建时间来计算的，并不是完整自然日区分的。 前提条件
_cat/indices?v 当待导入数据的集群已存在可用的索引时，则不需要再创建索引，直接执行步骤7。 当待导入数据的集群不存在可用的索引时，则需要执行下一步创建索引。 在OpenSearch Dashboards执行命令，创建待导入数据的索引，并指定自定义映射来定义数据类型。 例如执行如下命令，创建索引“my_store”。
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":[
方案概述 CSS支持存算分离，即将索引冻结到OBS来降低冷数据的存储成本。本文介绍如何使用索引生命周期管理，在特定的时间自动冻结索引，实现存算分离。 本案例通过配置生命周期策略，实现索引在创建3天后，自动被冻结，数据转储到OBS中；当索引创建7天后，删除该索引。 图1 存算分离
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
向量建立索引结构来绕过不相关的向量，减小需要考察的范围。 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
通过ESM实现Elasticsearch集群间数据迁移 应用场景 ESM（Elasticsearch Migration Tool）是一个开源的Elasticsearch集群迁移工具。它支持不同版本的Elasticsearch之间的数据迁移，并且可以通过配置Scroll API的参数来控制迁移速率，以适应不同的网络环境
创建一个按需收费的Elasticsearch集群 本节通过调用云搜索服务的API创建CSS服务集群，CSS的接口调用流程如图1所示。 图1 接口调用流程 通过IAM服务获取到的Token有效期为24小时，需要使用同一个Token鉴权时，可以先将Token缓存，避免频繁调用。 涉及API
"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
直接执行步骤7。 当待导入数据的集群不存在可用的索引时，则需要执行下一步创建索引。 在Kibana执行命令，创建待导入数据的索引，并指定自定义映射来定义数据类型。 例如执行如下命令，创建索引“my_store”。 Elasticsearch版本<7.x的命令 PUT /my_store
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