更新时间：2026-04-24 GMT+08:00
数据导入方式介绍
在构建企业级搜索与分析平台时，用户经常面临将分散在关系型数据库（MySQL/Oracle）、消息队列（Kafka）、对象存储（OBS）或业务应用中的海量异构数据汇聚到OpenSearch集群的挑战。由于不同业务场景对数据实时性、数据量级及开发成本的要求各异，CSS服务的OpenSearch集群提供了多种数据接入方案。本文将为您详细解析这些方案的适用场景与技术特点，帮助您根据业务需求选择合适的数据导入方式。
| 导入方案 | 适用场景 | 支持数据源/格式 | 相关文档 |
|---|---|---|---|
| CSS Logstash | 适用于不想自建Logstash服务器，且需要对数据进行复杂清洗（Filter）的场景。 例：将Kafka中的Nginx日志清洗后写入OpenSearch | MySQL、Kafka、OBS等 | |
| CDM（云数据迁移服务） | 适用于存量历史数据的全量搬迁，无需编写代码，向导式操作。 例：将存放多年的OBS归档日志或Oracle历史订单表导入OpenSearch | OBS (JSON/CSV)、Oracle、MySQL等 | |
| 开源Logstash | 适用于本地IDC数据上云，或需要使用特殊插件、深度定制管道逻辑的场景。 例：本地机房的系统日志通过SSH隧道上传至OpenSearch | JSON、CSV、文本等任意支持Logstash Input的源 | |
| 开源API | 适用于业务代码直接写入，或开发调试阶段的小规模数据导入。 例：Java/Python应用程序直接调用OpenSearch API写入数据 | JSON |
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