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冻结状态的索引数据,是指将长期不使用的历史数据转储到OBS,降低数据的存储成本,提升SSD的存储能力。此时,被冻结的索引数据的检索速率会降低到秒/分级别。 当确定OBS中的历史数据不再使用时,可以关闭索引数据,此状态的索引数据将无法被检索到。 OBS中被关闭的索引数据,可以通过转换OBS的存储类别,从标
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CSS服务中为什么新创建的索引分片集中分配到单节点上? 原因分析 新建索引分片被集中分配于一个node节点上可能有以下原因: 之前索引的分配导致某个节点上的shards数量过少,新建索引shards分配被balance.shard参数主导,为了平衡所有索引的全部分片,将shards集中分配在数量过少的节点上。
闲状态? 解决方案 集群节点的“node.roles”为“i”时,表示集群的客户端节点上启用了ingest节点模式。 Elasticsearch的“coordinating only node”在CSS服务中称为“client node”,如果集群中没有设置client node,则所有节点都是client
Distro会执行一个初始化的流程,将policy的内容填到这条数据中,初始化以后的数据如下图所示。 图3 初始化后数据 初始化结束后,policy中的min_index_age都会被复制过来。 如果此时去更新policy的内容,已经完成初始化流程的索引是完全不感知的,因为他已经将旧的policy
快照命名前缀,需要用户自己手动输入。 bucket String 参数解释: 快照存放的OBS桶的桶名。 basePath String 参数解释: 快照在OBS桶中的存放路径。 agency String 参数解释: 访问OBS桶用到的委托。 enable String 参数解释: 是否开启自动创建快照策略。
Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 请求已成功。 500 表明服务端能被请求访问到,但是不能理解用户的请求。 错误码 请参见错误码。 父主题: 词库管理接口
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
保罗一。 迁移集群 将一个集群的数据迁移到另一个集群,我们称之为集群迁移。集群迁移的应用场景很多,如当业务数据不断增加时,无法直接修改当前集群的规格以便满足需求时,可以选择创建一个规格较高的集群,然后通过集群迁移的操作,快速将数据全部迁移至新集群中,以满足业务需求。另一个场景,如
CSS服务中是否支持停止集群? CSS服务不支持停止集群,只支持删除集群。如果是在迁移集群的场景,想要停止集群,建议先暂停源集群的业务,确认数据已成功迁移至目标集群后,直接删除源集群。暂停源集群的业务可以采用如下方式处理: 如果使用的集群版本支持流量控制功能,可以开启一键断流切断
这个快照将会一直处于快照中。 解决方法:调用快照删除接口。 临时AK、SK过期。 CSS通过委托将Elasticsearch中的数据写入到用户的OBS中,快照仓库创建的时候,需要去使用委托获取临时的AK 、SK设置到仓库中。由于临时的AK、SK是有时效性的(24小时过期),如果一
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面
通过切换冷热数据,可以将部分现查要求秒级返回的数据放在高性能机器上面作为热数据,对于历史数据要求分钟级别返回的数据放在大容量低规格节点作为冷数据。冷热数据切换可以减低存储成本,提升搜索效率。 切换冷热数据和存算分离比,更适用于对搜索性能要求高的场景,冷数据存储在集群本地的冷数据节点中,存储的数据量大小依赖冷
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
6集群支持CSS服务的向量检索引擎。 向量检索插件涉及较高的内存计算,内存要求比普通索引高,建议集群选择“内存优化型”的计算规格。 集群数据节点或冷数据节点的内存规格要大于16G,否则无法使用CSS服务的向量检索插件,如果需要开启则请联系技术支持。 向量检索的集群规格规划 向量检索的索引构建
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。 高性能:支持文本、时间、数字、空间等数据类型;亿级数据查询毫秒级响应。
6集群支持CSS服务的向量检索引擎。 向量检索插件涉及较高的内存计算,内存要求比普通索引高,建议集群选择“内存优化型”的计算规格。 集群数据节点或冷数据节点的内存规格要大于16G,否则无法使用CSS服务的向量检索插件,如果需要开启则请联系技术支持。 向量检索的集群规格规划 向量检索的索引构建
Kibana中删除index pattern报错Forbidden 问题描述 在Kibana界面删除索引模式,单击删除按钮报错Forbidden。 原因分析 之前创建的索引模式无法删除索引模式是因为kibana索引只读导致的,磁盘使用率超过一定阈值会自动转为只读,所以报错没有权限。
"query": "SELECT * FROM my-index LIMIT 50" } 默认情况下,查询结果返回的是JSON格式的数据。当需要返回CSV格式的数据时,则需要在命令中对format参数进行如下设置: 1 2 3 4 POST _plugins/_sql?format=csv
fielddata=true 清理segment 每个segment的FST结构都会被加载到内存中,并且这些内存是不会被垃圾回收的。因此如果索引的segment数量过大,会导致内存使用率较高,建议定期进行清理。 在Kibana执行如下命令,查看各节点的segment数量和占用内存大小。 GET /_cat/nodes