aws opensearch和elasticsearch区别

AWS OpenSearch 是 AWS 托管的一种开源搜索和分析引擎，是基于 Elasticsearch 构建的。AWS OpenSearch 与 Elasticsearch 的主要区别在于其商业支持和管理。AWS OpenSearch 提供了 AWS 托管服务的优点，例如易于部署、可扩展性和高可用性，同时也提供了专业的技术支持和管理。

另外，AWS OpenSearch 的一些功能与 Elasticsearch 有所不同。例如，AWS OpenSearch 提供了一些 AWS 特定的插件，例如 OpenSearch Dashboards 和 OpenSearch SQL，这些插件可以帮助用户更轻松地进行数据可视化和 SQL 查询等操作。此外，AWS OpenSearch 还提供了一些额外的安全功能和监控功能，以帮助用户更好地保护和管理其数据。

相关问题

说一下aws opensearch和elasticsearch区别。aws opensearch和elasticsearch是否兼容

AWS OpenSearch是一个由Amazon Web Services (AWS)提供的基于开源Elasticsearch和Kibana的搜索和分析服务。AWS OpenSearch是一种托管服务，它提供了一个易于使用和可扩展的搜索和分析平台，可以在云中快速构建和部署应用程序。与Elasticsearch相比，AWS OpenSearch提供了更多的安全性和可靠性，并且与AWS的其他服务更好地集成。

Elasticsearch是一个基于开源的分布式搜索引擎，可以快速地存储、搜索和分析大量数据。Elasticsearch具有高度可扩展性、灵活性和可定制性，可以在云中或本地部署。与AWS OpenSearch相比，Elasticsearch提供了更多的自定义选项和更大的灵活性，但需要用户自行管理和维护。

AWS OpenSearch和Elasticsearch是兼容的，因为AWS OpenSearch是基于Elasticsearch开发的。因此，大多数Elasticsearch的功能和API都可以在AWS OpenSearch上使用。但是，AWS OpenSearch还提供了一些自己的功能和API，因此在使用AWS OpenSearch时需要注意一些区别。

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。