处理 ElasticSearch 文档中频繁更改的字段的最佳方法是什么？根据他们关于部分更新的文档......
然而，在内部，更新 API 只是管理我们已经描述过的相同的检索-更改-重新索引过程。
特别是，考虑到索引字段的数量和一些必须分析的文本字段的大小，当文档的索引可能很昂贵时，应该怎么做？
作为一个具体的例子，使用 SO 的观点和对问题和答案的投票计数。仅仅为了更新这些值而重新索引文本正文似乎很昂贵。
也许你不应该更新得这么频繁。也许像投票/观点这样的事情应该只在 ES 中定期更新，而像答案/问题这样更关键的字段应该立即推送。考虑一下什么是最重要的，看看是否可以避免某种程度的陈旧。
ElasticSearch 非常适合文本搜索，但我不认为 ES 完全支持 SO（或类似的应用程序）。它可能是一个有用的工具，用于搜索 SO 上的答案/问题，或用于内部应用程序（如日志/事件分析）。但也许使用不同的解决方案可以更好地完成实际的数据服务？也许它应该由 Cassandra 来完成大部分工作？你明白了...
如果你想使用 ES 作为你的需求的解决方案，并且你必须经常更新，你绝对可以考虑已经提到的父/子模型。当然，该方法将需要更多的内存/磁盘空间，并且在查询总计时会占用更多的CPU/时间。另一种方法是让父级存储可搜索字段，并让子级保存元数据（不分析子级的字段）。这将允许您进行频繁的更新，而无需进行昂贵的重新索引，因为没有任何内容可供索引。
您还可以考虑我上面提到的内容，看看您是否可以摆脱一些陈旧的情况。这也可以通过多种方式来完成。您可以按更改类型限制请求，或更改刷新/刷新间隔，或者在批量发送更新时考虑重复数据删除更新。这些也都有各自的缺点...
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