엄청난 텍스트가 아닌 데이터를 Elastic Search에서 MongoDB로 옮겨야합니까?

게시 된 뉴스에 대한 레코드 구조가 있습니다. 다음과 같은 최근 100 시간 정보 목록이 포함 된 각 뉴스에 대한 통계 데이터가 있습니다.엄청난 텍스트가 아닌 데이터를 Elastic Search에서 MongoDB로 옮겨야합니까?

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date: 2014-07-15 
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현재 이러한 데이터를 신축성있는 검색 문서에 저장했습니다. 나는 그들을 몽고 디부로 옮겨야 하는가? 검색 성능에 영향을 줍니까? 엘라스틱 검색은 전체 텍스트 검색을 전문으로하기 때문에 그런 구조를 저장하는 것은 좋지 않습니다.
위의 구조는 매시간 100 시간 동안 업데이트됩니다. 이 기간 이후에는이 구조와 같은 100 개의 사전 목록을 포함하는 '데이터'필드가 있습니다.

출처

2014-10-07 ehsan shirzadi

Elasticsearch는 전체 텍스트 검색뿐 아니라 패싯 및 집계를 사용한 광범위한 분석 계산을 목표로합니다. 나는 검색 및 계산면에서 mongoDB에 비해 탄성 검색의 성능 문제에 대해 의심의 여지가 없다. 중요한 것은 개별 문서의 인덱싱 시간입니다. 이러한 데이터에 대해 집계 계산을 계획한다면 elasticsearch만으로 저장하는 것이 좋습니다.

출처

2014-10-07 09:08:03

이 구조체가 자주 업데이트해야하는 상황은 어떻습니까? 탄성으로 유지하는 것이 여전히 좋은가요? –

당신은 당신이 의미 한 구조를 정교하게 할 수 있습니까? 그때 새로운 분야를 추가하는 것에 관해서는 문제가되지 않을 것입니다. 그러나 기존 필드의 매핑을 변경하는 경우 매번 색인을 다시 생성해야 할 수도 있습니다. –

엄청난 텍스트가 아닌 데이터를 Elastic Search에서 MongoDB로 옮겨야합니까?

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