Elasticsearch实战 | 必要的时候，还得空间换时间!

1、应用场景

实时数据流通过kafka后，根据业务需求，一部分直接借助kafka-connector入Elasticsearch不同的索引中。

另外一部分，则需要先做聚类、分类处理，将聚合出的分类结果存入ES集群的聚类索引中。如下图所示：

业务系统的分层结构可分为：接入层、数据处理层、数据存储层、接口层。
那么问题来了？

我们需要基于聚合（数据处理层）的结果实现检索和聚合分析操作，如何实现更快的检索和更高效的聚合分析效果呢？

2、方案选型

方案一：
只建立一个索引，aggs_index。
数据处理层的聚合结果存入ES中的指定索引，同时将每个聚合主题相关的数据存入每个document下面的某个field下。如下示意图所示：

方案二:
新建两个索引：aggs_index以及aggs_detail_index。
其中：
1）aggs_ind