最小化 json 文档大小是否会提高弹性搜索的性能？
我正在认真考虑使用弹性搜索作为我的主要数据库。唯一阻碍我的是了解 json 文档大小是否会减慢弹性搜索速度。例如，如果我用 100 个字段而不是我需要搜索的 3 个字段来索引 json 文档（然后查询我的 sql 数据库以获取其他数据），那么弹性搜索会更慢吗？
这种担忧是否有理由不使用弹性搜索作为我的主要数据存储？我将在传统数据库中保留备份，以便可以重建索引，但我的计划是主要查询弹性搜索。这听起来是个好主意吗？
I am seriously considering using elastic search as my primary database. The only thing holding me back is understanding whether or not json document size slows down elastic search. For example, if I index json documents with 100 fields rather than the 3 fields I need to search (and then querying my sql db for the other data), would elastic search be any slower?
Is this concern any reason not to use elastic search as my primary data storage? I will keep a backup in a traditional database so I can rebuild the index but my plan is to primarily query elastic search. Does this sound like a good idea?
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评论（1）
对 JSON 文档中的所有字段建立索引不会减慢 Elasticsearch 的速度，但会使索引更大。因此，如果磁盘空间或 RAM 有限，那么您可能只想索引 3 个相关字段。
您仍然可以将整个文档存储在 Elasticsearch 中（并将 _source 字段设置为压缩），但通过将不相关字段设置为“index”：“no”来禁用它们的索引。
然而，如果容量不是问题，那么为什么不让 Elasticsearch 发挥它的作用呢？您可能会发现还有其他您没有考虑过的相关字段，并且通常您最终会使用 ES 来执行数据库通常会处理的查询，因为（a）它太快了，（b）它内置轻松缩放功能。
Indexing all the fields in your JSON doc won't slow down Elasticsearch, but it will make your indexes bigger. So if disk space or RAM are limited, then perhaps you do only want to index the 3 relevant fields.
You can still store the whole doc in Elasticsearch (and set the _source field to be compressed) but disable the indexing of the irrelevant fields by setting them to "index": "no".
However if capacity isn't a problem, then why not let Elasticsearch just do its thing? You'll probably find that there are other relevant fields that you hadn't considered, and quite often you'll end up using ES to do queries that your DB would normally handle because (a) it's so damn fast and (b) it comes with easy scaling built in.