业务场景：
业务数据为有500w的还款计划，600w的红包记录，这两个维度记录，里面包含了用户id值。
实现要求：有一个条件，要查询满足还款计划，又要满足红包记录的用户数，此时，ES的数据应该如何建立起来？
猜想：
1、如果使用 N * M 模型进行建立数据，那么数据量过大，又是很冗余，明显不合理。
2、如果分成来个索引，各个建立数据，那么是不是就是使用ES的join 类型搜索功能？官网介绍说join类型搜索不推荐，有没有更好的处理方式？
业务数据为有500w的还款计划，600w的红包记录，这两个维度记录，里面包含了用户id值。
实现要求：有一个条件，要查询满足还款计划，又要满足红包记录的用户数，此时，ES的数据应该如何建立起来？
猜想：
1、如果使用 N * M 模型进行建立数据，那么数据量过大，又是很冗余，明显不合理。
2、如果分成来个索引，各个建立数据，那么是不是就是使用ES的join 类型搜索功能？官网介绍说join类型搜索不推荐，有没有更好的处理方式？
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laoyang360 - 《一本书讲透Elasticsearch》作者，Elastic认证工程师 [死磕Elasitcsearch]知识星球地址：http://t.cn/RmwM3N9；微信公众号：铭毅天下; 博客：https://elastic.blog.csdn.net
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