我需要将一个由电影、电视节目、剧集、电视频道和直播节目信息组成的视频目录建模到 elasticsearch 中。其中一些实体是相关的，有些则不相关。 这些实体的属性是完全不同的，即使有一些共同的属性。
现在，由于我可能需要跨实体进行查询，想象一下客户搜索可能是电影、电视频道或现场活动节目的场景，是拥有 1 个包含标有逻辑类型属性的通用实体的单个索引更好，还是有多个索引更好， 每个实体 1 个(电影、节目剧集、频道、节目(？ 此外，其中一些实体(如电影(可以将元数据属性转换为多种语言。
来自关系数据模型数据库，我将创建不同的索引，每个实体一个索引，并为每种语言创建一个语言变体索引。为了获得出色的搜索性能和可用性，有什么建议或更好的方法吗？
是否使用多个索引很大程度上取决于应用程序，所以我不能提供一个明确的答案，而是一些想法。
根据我的经验，索引更像是一种帮助维护和操作的方法，而不是用于数据建模的方法。例如，删除索引比从较大索引中删除一个源中的所有文档要容易得多。或者，如果您支持完全独立的搜索应用程序，这些应用程序不会相互查询数据，则可以使用不同的索引。
但是，当您想要跨数据源查询文档时，将它们保存在一个索引中是有意义的。如果只是为了在索引中的所有项目中获得可比的排名。确保在数据中重复使用具有相似含义的字段(标题、制作年份、艺术家等(对于源特有的字段，我们通常使用带有前缀的字段名称，例如movie_...用于仅电影元数据。
至于语言，您需要使用特定于语言的字段，例如title_en，title_es title_de。理想情况下，在查询时，您知道用户的语言(从浏览器中，因为他们明确选择了它，...(，然后在可用的语言特定字段中进行搜索。请务必在查询和索引时对这些字段使用特定于语言的分析器。
我认为搜索引擎有点像数据库的双重：数据库存储数据，但也可以对其进行索引。搜索引擎索引数据，但也可以存储数据。数据库倾向于规范化架构以消除冗余，搜索引擎最适合非规范化数据以提高查询性能。