AWS Opensearch中没有内置累积基数的功能，但可以使用一些开源库和算法来实现它。一种常见的方法是使用HyperLogLog算法。

HyperLogLog是一种基数估计算法，可以在不存储实际数据的情况下估计一个数据集的基数。它可以在使用小量内存的情况下处理大数据集，并可以将结果的精度控制在合理的范围内。

在使用HyperLogLog算法之前，需要导入相应的库。以下是使用Python 3的示例代码：

from datasketch import HyperLogLog

# Initialize a HyperLogLog instance
hll = HyperLogLog(0.01)

# Add values to the HyperLogLog instance
hll.update('value1')
hll.update('value2')
hll.update('value3')

# Estimate the cardinality of the data set
cardinality = hll.cardinality()

在这个例子中，我们首先初始化了一个HyperLogLog实例并将其精度设置为0.01。然后，我们向实例中添加了三个值，并使用cardinality()方法估计了数据集的基数。

需要注意的是，HyperLogLog算法的精度受到参数设置的影响。精度越高，所需的内存和计算时间就越高。因此，需要在精度和性能之间进行权衡。

此外，还有其他基数估计算法可用，如BloomFilter和Count-Min Sketch。选择算法应该根据数据集的大小和特点进行评估。