让我们假设我们有一个相当大的产品数据库，例如50K移动电话。 我们将这些数据存储在弹性搜索中。 现在我有一个手机产品列表页面，在那里我列出所有的手机10一次使用分页与他们的基本细节。 该页也有一个过滤部分像品牌，价格范围，RAM，平均。 评级，发布日期和更多的规格。
现在，当我获取Samsung公司的mobile和6 GB ram时，我激发了一个弹性查询，并得到结果和它们的总数。 这样就使得计数查询变得复杂，总计数依赖于过滤器，这种类型的查询增加了系统的负载。
我想要一个系统，它将计算计数的过滤器一次，并保存它的某处，这样我就不需要计算计数为同一过滤器再次，从而减少复杂性开销为相同的过滤器一次又一次。 用你的知识让我知道我该如何解决这个问题，或者我应该如何维护我的系统？
任何参考或文章也将被感激。
弹性搜索提供了自己的缓存技术，您可以使用这些设置来缓存特定的查询
GET /my_index/_search?request_cache=true
{
"size": 0,
"aggs": {
"popular_colors": {
"terms": {
"field": "colors"
}
}
}
}
这里有一个链接，了解更多细节。 请注意，您有这么多用于缓存ElasticSearch的硬件配置。 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/shard-request-cache.html#_enabling_and_disabling_caching_per_request。
另外，如果您有多个数据节点，并且只有很少的索引经常对其执行查询和聚合，并且您有不同节点的不同硬件配置，那么您应该研究elasticsearch热节点和冷节点的概念，并将您的imp索引放在热节点中，而不是缓存所有内容
https://www.elastic.co/blog/hot-warm-architecture-in-elasticsearch-5-x
https://www.elastic.co/blog/implementation-hot-warm-cold-in-elasticsearch-with-index-lifecycle-management
你能用你正在使用的复杂计数查询的示例更新上面的帖子吗？ 这将有助于确定您面临的问题。 谢啦！
