集群里有6台机子 (1 主节点 + 1 负载均衡 + 4 数据节点)
一水的dell r510
Xeon 5500
32G
ssd（系统）+机械（数据）
之前纯索引数据的时候 4亿5千万多文档（1 Primary+ 1 Replica）
ID是手动指定的 refresh = -1
总索引速度在8000/s左右 主分片在4000/s左右 虽然不是很快 但是还能接受
索引完成之后 1T data， 292 shards（主分片+副本）按时间每月创建索引
需要对每一个文档进行更新
需要对文档中的某字段（不止一处）
进行更新 更新的内容需要从其他文档进行获取
刚开始的流程是：GET 需要修改的文档 -> 选取字段进行全索引搜索 -> 将搜索结果与原文档合并进行更新
但是全索引搜索速度在秒级以上，所以这个想法就被pass了
为了缓解这个全索引搜索的问题 另起了一个关系型数据库 将需要获取的文档与原文档索引建立联系 通过关系数据库（查询在10ms）所以流程变成了
GET 需要修改的文档 -> 数据库查询 -> GET 需要获取的文档 -> 将搜索结果与原文档合并进行更新
采用scoll 按时间逆序从现在到过去进行修改（获取的文档一定是在原文档之前的） 因为字段中需要修改的内容不止一处 所以需要获取的文档不止一个 需要更新的版本也不止一次 导致结果处理速度非常慢
index速率在400/s （主+副）
束手无策 请教一下社区的老哥