我使用脚本进行批量更新来更新嵌套字段，但这非常慢：
POST index/type/_bulk
{"update":{"_id":"1"}}
{"script"{"inline":"ctx._source.nestedfield.add(params.nestedfield)","params":{"nestedfield":{"field1":"1","field2":"2"}}}}
{"update":{"_id":"2"}}
{"script"{"inline":"ctx._source.nestedfield.add(params.nestedfield)","params":{"nestedfield":{"field1":"3","field2":"4"}}}}
... [a lot more splitted in several batches]
您知道另一种更快的方法吗？
似乎可以存储脚本以便不在每次更新时重复它，但我找不到保留“动态”参数的方法。
正如性能优化问题一样，没有单一的答案，因为导致性能不佳的可能原因有很多。
在你的情况下，你正在批量生产update要求。当update执行后，文档为实际上正在重新索引 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/partial-updates.html:
...更新文档就是检索它、更改它，然后重新索引整个文档。
因此，看看是有意义的索引性能调整技巧 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/tune-for-indexing-speed.html。在你的情况下我首先考虑的几件事是选择
正确的批量大小，使用多个线程进行批量请求并增加/禁用索引刷新间隔 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/index-modules.html#dynamic-index-settings.
您还可以考虑使用支持并行批量请求的现成客户端，例如Python Elasticsearch 客户端 http://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/master/helpers.html?highlight=bulk does.
理想的做法是监控 ElasticSearch 性能指标，以了解瓶颈在哪里，以及您的性能调整是否带来了实际收益。Here https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics/是一篇关于 ElasticSearch 性能指标的概述博客文章。
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