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如何在Elasticsearch中索引文档以最小化文档数量？

在Elasticsearch中，可以通过以下几种方法来最小化索引文档的数量：

批量索引：使用Elasticsearch的批量API，将多个文档一次性索引到集群中。这样可以减少网络通信开销和索引操作的延迟，提高索引效率。
使用Bulk API：Bulk API是一种高效的索引方式，可以在单个请求中同时执行多个索引、更新或删除操作。通过将多个文档的操作合并为一个请求，可以减少网络开销和索引操作的开销。
使用索引别名：通过使用索引别名，可以将多个索引关联到同一个别名上。当需要更新索引时，可以创建一个新的索引，并将别名指向新索引。这样可以实现无缝切换索引，减少索引更新期间的停机时间。
使用父子关系或嵌套对象：如果文档之间存在一定的层次关系，可以使用父子关系或嵌套对象来组织数据。这样可以将相关的文档存储在同一个索引中，减少索引的数量。
使用字段过滤：在索引文档时，可以通过指定字段过滤器来选择性地索引文档的部分字段。这样可以减少索引的大小和存储需求。
使用文档合并：如果有多个文档具有相同的字段和值，可以将它们合并为一个文档进行索引。这样可以减少冗余数据的存储和索引。
使用分片和副本：通过合理设置分片和副本的数量，可以提高索引的并发性和可用性。分片可以将索引分布在多个节点上，提高查询和写入的吞吐量。
使用索引压缩：Elasticsearch提供了多种索引压缩算法，可以减小索引的存储空间。通过选择适合的压缩算法，可以减少索引的数量。

以上是一些在Elasticsearch中最小化索引文档数量的方法。具体的实施方式可以根据实际需求和场景进行选择和调整。对于Elasticsearch的更多信息和腾讯云相关产品，请参考腾讯云Elasticsearch产品介绍页面：https://cloud.tencent.com/product/es

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可以通过在 elasticsearch.yml 中 bootstrap.memory_lock: true，以保持 JVM 锁定内存，保证 ES 的性能。...减少副本数量 Elasticsearch 默认副本数量为3个，虽然这样会提高集群的可用性，增加搜索的并发数，但是同时也会影响写入索引的效率。...在索引过程中，需要把更新的文档发到副本节点上，等副本节点生效后在进行返回结束。...也可以结合实际业务特点，文档 id 大小如果和文档创建时间是一致有序的，可以以文档 id 作为分页的偏移量，并将其作为分页查询的一个条件。...避免使用动态值作字段，动态递增的 mapping，会导致集群崩溃；同样，也需要控制字段的数量，业务中不使用的字段，就不要索引。

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