我需要构建一个系统，当任何新帖子与用户定义的规则匹配时触发通知。
例如，系统中有用户列表（比如说数百万）。并且有大量的帖子被添加（数量也很大）。
一些用户希望在任何新帖子符合他定义的规则时得到通知。
该规则是一些布尔表达式，它描述了帖子中应该（或不应该）包含哪些词。
例如，用户 A 定义如下规则：
“如果任何新帖子包含“编程”或“编码”字样，我希望收到通知，但不应包含“javascript”字样。
伪逻辑表达式：
notify = (post.contains("programming") OR post.contains("coding")) AND NOT (post.contains("javascript"))
应将此类帖子通知具有上述规则的用户：
“使用 python 编程最佳实践”
另一方面，具有上述规则的用户不应该收到这样的通知：
“使用 javascript 和 nodejs 编程后端”*
所以它类似于“反向（布尔）搜索”（不知道如何命名）。
我的意思是，在“直接”布尔搜索中，用户将键入“programming python”，所有匹配编程和python的帖子都将被返回。
但我需要相反：提供帖子，我需要返回与此帖子匹配的用户。
我正在考虑的一个“转储”解决方案是为此使用 ElasticSearch。在 ElasticSearch 中，我会存储用户定义的规则：
用户 A -> 规则 - （带有布尔规则的关键字），用户 B -> 规则 ...）
创建新帖子时，使用规则将在 ES 中通过该帖子的内容进行搜索（它只是在规则中搜索帖子单词的出现，而不应用任何布尔规则）。
因此，我将过滤（减少）可能的用户。假设这一步找到了 10000 个用户。
这篇新文章也将存储在 ElasticSearch 中（在另一个索引中）。
现在第二步，针对该单个帖子向 ElasticSearch (msearch) 索引 (posts index) 发出 BULK 搜索请求。
批量搜索请求将包含 10000 个查询（10000 个找到的用户），每个查询将包含单个用户的布尔规则（查询->布尔->必须...等）。
因此，只有匹配规则的用户才会收到通知。
您如何看待这个解决方案？据我所知，弹性搜索仅在搜索有限数量的第一个文档时速度很快，但我需要搜索数千个（对于第一步）。
也许 apache spark 更适合这个问题？（不熟悉，只知道它可以处理海量数据，想知道这个用例是否适合spark）。
您能否提供一些简短的建议或一些建议，我应该朝哪个方向去解决这个问题？
谢谢！