如何在 ElasticSearch 中的大地理空间数据上使用 Geo 查询 geo_shape多个预索引形状获取形状中的所有点/形状中的所有点？

如何解决如何在 ElasticSearch 中的大地理空间数据上使用 Geo 查询 geo_shape多个预索引形状获取形状中的所有点/形状中的所有点？

我有三个包含地理空间数据的 ElasticSearch 索引：

• index-geodoc-geoshape-shapes-1：地理形状（例如：具有约 20 万个形状作为文档的英国输出区域）
  • 每个文档都包含一个输出区域形状，并将 geojson 存储为类型为 geo_shape 的几何属性
• index-geodoc-geoshape-shapes-2：地理形状（例如：英国统计地理级别，约有 50 万个形状作为文档）
  • 每个文档都包含一个统计地理形状，并将 geojson 存储为类型为 geo_shape 的几何属性
• index-geodoc-geoshape-points-3：点数（~500k - 1m - 3m 文档）
  • 每个文档都包含一个具有某些属性的点，并将坐标（纬度和经度）存储为位置属性，存储类型为 geo_shape（我也尝试使用类型 geo_point 存储）

使用地理查询 (geo_shape) 从上述所有 3 个索引中获取形状中的所有点或形状中的所有形状的最佳/最佳方法是什么？地理空间数据（每个索引中约 500k - 3m 个文档）？

简短的词：我正在进行初始搜索以获取所有形状 ID（SearchAsync 与 Scroll 或 ScrollAll）。 然后，对于每个形状 ID，我正在使用 geo_shape query with pre-indexed Shape 进行 SearchAsync（使用 Scroll 或使用 SearchAfter）调用以搜索 / 内相交的点或形状。 这意味着对于我发送到 ES 服务器的每个 Shape Id 300k-500k-1m（或更多）搜索请求。你怎么认为？什么是更好的方法？

有没有办法使用来自多个文档的多个预索引形状使用 geo_shape query 进行搜索查询？

我看到这需要一些处理时间和能量，并且不会很快完成（实时）。 所以，我想运行某种匹配过程作为后台工作来搜索形状中的所有点（或形状中的形状）并将这些关系添加到同一索引或附加索引中，以获得形状中的这些点比再次使用 geo_shape query 更快。 尽管如此，这些正在运行的后台进程仍然需要很多时间，而且我遇到了一些 ElasticSearch 或 HTTP 超时。

在 this public github gist，我提供了我的实现的一些部分（不是一个工作示例，因为为了清晰和简单，我删除了一些部分）。

---

C# ASP .NET 5.0 控制台应用程序在 2 层上从 Azure VM 运行：

• 具有 2vcpu 和 8GB RAM 的 B2ms
• 具有 8vcpu 和 32GB RAM 的 D8s_v3

在 2 层上进行的 ElasticSearch 服务器集群 AZURE.DATA.HIGHcpu.D64SV3 测试：

• 1 个具有 30GB RAM 和 240GB 存储空间的节点
• 2 个节点，每个节点具有 60GB RAM 和 480GB 存储空间

ElasticSearch 索引被索引为 10 个主分片和 1 个副本分片。