定期更新數據和搜索API

Question

我有一個應用程序需要非常靈活的搜索功能。作爲其中的一部分，用戶需要能夠對多個文本字段進行全文搜索，但也需要通過多個數字字段進行過濾，這些數字字段會定期更新數據（有時會超過一次或兩次一分鐘）。這些數據存儲在NDB數據存儲區中。

我目前使用搜索API來創建文檔對象和索引來搜索文本數據，我知道我也可以將數字值添加到這些文檔進行索引。但是，由於這些數字字段的動態特性，我會不斷更新（刪除並重新創建）搜索API索引的文檔。即使我允許搜索API在一段時間內使用較舊的數據，仍需要每天更新幾次。對我而言，這似乎不是一種有效的方式來存儲此數據進行搜索，特別是考慮到搜索查詢的數量將遠遠少於數據更新的數量。

有沒有一種有效的方式可以處理這種動態數據，比不斷修改搜索文檔更高效？

我對這個想法的唯一想法是實現一個兩步過程，在這個過程中，全文搜索的結果可以用在針對NDB數據存儲的查詢中，或者使用Python手動過濾。這兩個都不是理想的，但我沒有想法。預先感謝您的幫助。

Answer 1

確實，Search API的文檔可以包含數字數據，並且可以很容易地進行更新，但正如您所說，如果您正在進行大量更新，那麼修改文檔可能不是最佳選擇經常。

您可能會考慮的一種設計是將數字數據存儲在數據存儲實體中，但也大量使用緩存 - memcache或後端內存中緩存。交叉引用文檔及其相關實體（即，設計實體以包含具有關聯文檔ID的字段，並且文檔包含具有關聯實體鍵的字段）。如果您的應用程序域使得doc ID和數據存儲實體鍵名可以是相同的字符串，那麼這更直接。

然後，在緩存中，通過doc ID索引數字字段信息。這可以讓您有效地獲取查詢檢索到的文檔的關聯數字信息。您當然需要在數據存儲實體的更新上管理緩存。

只要緩存的大小不需要過大，就可以很好地工作。

如果您的doc ID和關聯的實體鍵名稱可以是相同的字符串，那麼我認爲您可能能夠利用ndb的緩存支持來做到這一點。