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当我使用 ElasticSearch 时，我可以将 json 文档保存到其中并默认通过它们进行搜索。我还可以指定一些索引设置，我可以在其中描述字段类型和索引设置。我的问题是关于在 ElasticSearch 中存储数据的内部实现。就像在 MongoDB 中一样，我可以在此处存储动态 json 数据，因此所有文档都将按原样保存（实际上在 BSON 中，但在这里不适用）。例如：

{
  firstName:"A",
  lastName: "B"
}

在这里我们可以看到“方案数据”比“实际数据”占用更多的磁盘空间。因此，在 MongoDB 中，将“方案数据”的大小最小化是一种很好的做法，如下所示：

{
   f:"A",
   l:"B"
}

并在应用程序代码中提供一些映射以支持此方案。在 Elasticsearch (Lucene) 中，我可以指定一些方案，因此在内部它只能保存“实际数据”而不是“实际+方案”，但我不确定这一点，因为我也可以存储动态 json 数据。

所以问题是我应该在 ElasticSearch 中实现这样的优化吗？

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是的，它会占用更多空间，但我不会担心。Elasticsearch 中的文档在_source字段中存储为完整的 JSON。占用磁盘空间，返回结果时临时占用内存。

但是，您可以将_source字段设置为压缩，从 0.90 开始的 Elasticsearch 版本中，整个段都被压缩，并且字段名称是压缩的良好候选者。

我宁愿让我的文件可读而不是神秘。

于 2013-03-29T10:56:56.930 回答