elasticsearch的schema on read好用吗

Schema on read是Elasticsearch中常用的数据结构和索引方式之一。它允许在将数据存储到Elasticsearch集群时不需要事先定义数据模型，而是在读取数据时动态地确定数据结构。这种方式的优点是灵活性高，不需要提前规划数据结构，可以方便地处理各种格式的数据。但是这种方式的缺点是没有预定义的数据模型，在查询时可能会产生性能问题。总的来说，schema on read在一些场景中可能非常有用，但是需要根据实际情况进行判断和使用。

相关问题

aws opensearch有schema on read功能吗

### 回答1：
Amazon OpenSearch支持Schema-on-Read功能，这意味着用户可以在上传数据时不需要指定数据的结构和类型，而是在读取数据时通过搜索引擎来确定数据的结构和类型。这使得用户能够在不更改数据结构的前提下动态地查询和组织数据。

### 回答2：
AWS Opensearch没有"schema on read"功能。AWS Opensearch是一个分布式搜索和分析引擎，基于Apache Lucene和Elasticsearch构建，它提供了一个用于索引、搜索和分析日志、指标和其他类型数据的完全托管的服务。在使用Opensearch时，需要在创建索引时定义和配置索引的结构，包括字段类型、分析器等。

相比之下，"schema on read"是针对数据湖架构的一种概念，其中数据存储为原始的、未结构化的形式，并且模式信息是在读取数据时进行解释的。这种模式可以在数据加载和查询时进行灵活的演变和适应。然而，AWS Opensearch需要事先定义和配置索引的结构，并且在后续的数据加载和查询过程中不支持在读取时动态解释模式。

总之，AWS Opensearch不提供"schema on read"功能，而是侧重于在创建索引时定义和配置索引的结构。

### 回答3：
AWS OpenSearch确实具有Schema on Read功能。

Schema on Read是指在数据读取时对数据进行解释、解析和转换，而不是在数据写入期间进行。AWS OpenSearch使用的是文档存储引擎，它不会强制要求在写入数据之前定义模式。这意味着您可以灵活地使用不同的数据格式和结构，而无需在写入数据时进行模式定义。

当您查询存储在AWS OpenSearch中的数据时，您可以根据需要对数据进行解析和转换。这样，您可以根据查询的要求灵活地定义数据模式，以便提供准确和一致的结果。这种灵活性特别适用于需要针对不同查询和分析场景使用不同数据模式的情况。

总之，AWS OpenSearch具有Schema on Read功能，它允许您在数据查询阶段定义数据模式，使您能够灵活地处理各种数据结构和格式。

elasticsearch Read timed out

这个错误通常表示 Elasticsearch 节点无法在给定的时间内响应请求。这可能是由于以下原因之一：

1. Elasticsearch 节点太忙了，无法及时处理请求。
2. Elasticsearch 节点上的网络连接不稳定或不可靠。
3. Elasticsearch 节点正在执行某些长时间运行的任务，例如重索引或复制片段，这可能会导致读取超时。

为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 增加 Elasticsearch 节点的资源，例如 CPU、内存和磁盘，以便它可以更好地处理请求。
2. 优化 Elasticsearch 节点上的网络设置，例如增加 TCP 连接池大小或调整超时设置。
3. 检查 Elasticsearch 节点上是否存在长时间运行的任务，并尝试优化这些任务以减少对节点性能的影响。
4. 调整 Elasticsearch 客户端的超时设置，以便它可以等待更长时间以获取响应。
5. 配置 Elasticsearch 节点之间的负载均衡，以便请求可以在多个节点之间分配负载，从而减轻单个节点的负担。

如果以上方法都不起作用，你可能需要进一步调查和诊断问题，例如使用 Elasticsearch 的监控工具检查节点性能和资源使用情况。