我有一个 dynamodb 模型来源。现在我通过 ElasticSearch 查询它们，所以我可以进行地理搜索。
给我 30 公里圈内的所有模型。
现在用户有了一个 Tinder 系统。所以可以擦。我如何知道哪些模型我不再需要检索？做这个的最好方式是什么？
一张已经看过地图的桌子？然后我从 ElasticSearch 中减去，得到一个包含 100 张卡片的数组并进行比较？如果他已经看到了全部 100 个，那么再问 ElasticSearch 吗？这没什么意义。用户看到的越多，请求的时间就越长。你是怎样做的？
这是一个基于意见的问题，因此是我基于意见的答案。
一种方法是预热必须向用户显示的内容。
解决方案：
后台作业每 x 小时运行一次，它使用具有给定参数（如年龄、性别、兴趣、位置等）的搜索查询从 Elastic Search 中获取所有可能的结果。有关用户已经看到的信息可以存储在布隆过滤器中。所有尚未看到的记录都可以存储在缓存中，当用户获取下一条记录时，将返回缓存的实体。每当用户看到一个人时，该人就会被添加到布隆过滤器中，这样就不会再次显示同一个人。
然而，这是非常静态的方法，需要一些额外的思考
结合超级明星功能
每当 A 将 B 标记为超级喜欢时，无论 A 是否添加到 B 的要显示列表中。
每当查询弹性搜索时批处理作业将运行时，很可能前几个结果将与前一个相同
这是一个很难解决的问题，我们可以添加某种随机化或参数（例如上次更新，或者保留一个指针，表明我们在上一个作业中已经遍历了多少用户，这次从那个计数器的 +1 开始。）这可以确保每当我们查询弹性搜索结果时几乎是随机的，并且前几个并不总是相同的。
可以在需要时触发批处理作业。
假设用户更改了他的偏好/位置，我们应该能够使缓存无效并用新的结果重新加热缓存。