Ограничивали ли вы глубину скролла? Вы упоминали использование bulk для начальной загрузки данных, но как вы обрабатывали инкрементальные обновления, когда менялась цена или название продукта? Как вы обеспечивали синхронизацию Elasticsearch?

Ограничение глубины скролла (pagination depth) часто применяется для предотвращения слишком долгих или ресурсоёмких запросов при работе с большими объёмами данных.

Для начальной загрузки данных действительно удобно использовать bulk-запросы в Elasticsearch, которые позволяют быстро индексировать большие объёмы.

Для инкрементальных обновлений (например, когда меняется цена или название продукта) обычно применяют следующие подходы:

• Отслеживание изменений: хранить метки времени последнего обновления (timestamp) для каждого продукта.
• Выборка изменённых данных: при обновлении делать запрос к источнику данных с фильтром по времени изменения, чтобы получить только изменённые записи.
• Обновление в Elasticsearch: использовать API обновления (update API) или повторно индексировать изменённые документы.

Для обеспечения синхронизации Elasticsearch с источником данных:

• Использовать механизмы CDC (Change Data Capture) или логи изменений, чтобы получать только актуальные изменения.
• Периодически выполнять полную переиндексацию для устранения рассинхронизации.
• Использовать очередь сообщений (например, Kafka) для гарантированной доставки изменений в индекс.

Пример обработки инкрементальных обновлений:

// Получаем список изменённых продуктов с момента lastSync
changedProducts := getChangedProducts(lastSync)

// Формируем bulk-запрос для Elasticsearch
bulkRequest := elasticClient.Bulk()
for _, product := range changedProducts {
	req := elastic.NewBulkUpdateRequest().Index("products").Id(product.ID).Doc(product).DocAsUpsert(true)
	bulkRequest = bulkRequest.Add(req)
}

// Выполняем bulk-запрос
_, err := bulkRequest.Do(ctx)
if err != nil {
	// обработка ошибки
}

// Обновляем lastSync
lastSync = time.Now()

Таким образом, ограничение глубины скролла помогает контролировать нагрузку, bulk-запросы ускоряют индексацию, а инкрементальные обновления и правильная синхронизация обеспечивают актуальность данных в Elasticsearch.