用于性能优化的 Elasticsearch 文档结构答案

【问题标题】：Elasticsearch document structure for performance optimization用于性能优化的 Elasticsearch 文档结构
【发布时间】：2017-12-26 10:38:56
【问题描述】：

在 Elasticsearch 中，查询 1,000,000 个文档中的 50 个字段还是 50,000,000 个文档中的 1 个字段更好。我会用一个例子来解释我的问题：

对于案例 1，我们的文档如下所示：

doc1: {
    "f1": "abc",
    "f2": "pqr",
    "f3": "lmn",
    ...
    "f50": "xyz"
}

这里应该查询从“f1”到“f50”。

对于案例 2，我们的文档将如下所示：

doc1.1: {
    "f": "abc"
}

doc1.2: {
    "f": "pqr"
}    

doc1.3: {
    "f": "lmn"
}
...
...
doc1.50: {
    "f": "xyz"
}

假设我关心包含查询值的文档，而与字段无关。

【问题讨论】：

未知数太多（分片数，节点数，是否可缓存过滤器，...），我认为您无法获得权威答案。 IMO 这应该足够小，以至于它不会产生太大的影响，而且你想多了。只需构建它，如果它爆炸/变慢，请考虑重构。如果您只有几 GB 的数据并使用常规查询，则没有必要。

【解决方案1】：

我会采用 5000 万份文档的方法。 ElasticSearch 可以通过适当的硬件轻松处理该大小（自我体验），并且查询和数据操作会更容易。

【讨论】：

你能解释一下为什么查询会更容易吗？
我认为他的意思很简单，我们将不得不为一个字段而不是 50 个字段编写查询/映射。
@demas 是的。开发人员更容易只查询/映射 1 个字段。另外，如果您使用查询而不是搜索，我建议您使用 MongoDB。阅读everypageispageone.com/2011/07/13/search-vs-query了解更多信息。