稀疏文档有多种索引或多种映射类型？
我有〜10种不同的文档类型，它们共享10-15个通用字段。但是每种文档类型都有其他字段，其中3个字段最多可以有30-40个其他字段。
我正在考虑为每种文档类型使用不同的映射类型。但是，如果我正确理解了映射的工作方式，ElasticSearch将在内部使用一个包含150-200个字段的映射。因为没有文档对每个字段都有值，所以我最终会得到很多稀疏数据。
根据本文（索引与类型），ElasticSearch在处理稀疏数据方面不是很好（是吗？），因此对于每种文档类型都有一个单独的索引将是一个论点。但是某些文档类型只包含很少的文档，因此为它们提供单独的索引可能会过大。
我的问题：稀疏文档有多严重？或者，即使某些索引仅包含几个文档，我还是为每种类型使用单独的索引更好吗？
问题答案：
ElasticSearch将在内部使用一个包含150-200个字段的映射。因为没有文档对每个字段都有值，所以我最终会得到很多稀疏数据。
是的，索引中的不同类型共享相同的映射结构。每个类型在每个文档上都只有一个“ _type”字段，当在特定类型上进行搜索时，该字段将自动用于过滤。
稀疏文件有多糟糕？
从索引到类型引用
一种类型的字段还将消耗该字段不存在的类型的文档资源。 这是Lucene索引的一个普遍问题：它们不喜欢稀疏性。
即使某些索引仅包含几个文档，我还是可以为每种类型使用单独的索引更好吗？
您可能已经知道，每个单独的索引都有其自身的开销，并且类型与稀疏文档的结合不太好。
我会建议
- 带有少量文档（具有大量稀疏字段）的文档类型应转到单独的索引，这显然是通过将分片的数量减少到最小数量（即1）来实现的。默认情况下，每个索引有5个分片。如果您的文档数量不是那么大，那么使用5个分片就没有意义，这将减少搜索查询的负担。
- 具有相同重要字段的文档类型应转到具有不同类型的相同索引。根据文档总数，您可能希望增加分片设置的数量。
- 如果某些文档类型包含大量文档，则可能要为其创建单独的索引。
请记住，您应该在集群中保留合理数量的分片，这可以通过减少不需要高写入吞吐量和/或存储少量文档的索引的分片数量来实现。
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