优化 ElasticSearch 与 Rails 的集成

问：

上下文：我目前正在增强我的 Rails 应用程序中的 ElasticSearch 集成，处理一个复杂的数据模型，包括：

Potgres 数据库 ORM的 大约 100k 数据 大约 50 个具有各种关联类型（多对多、属于、多态）的关联表。 ElasticSearch CRUD 的自定义 Gem 实现，因为官方 ElasticSearch Gem 中存在限制，不支持关联的模型 CUD 操作。

挑战：当前的实现对 CRUD 操作使用after_commit回调，但我面临着性能问题，尤其是在关联方面。例如：

更新子模型时，在全局搜索中反映更改之前，我遇到了明显的延迟（大约 3 小时）。

调查：我怀疑延迟与缓慢的PostgreSQL查询有关，尤其是在处理大量关联和大型数据集时。

问题：

优化策略：

如何优化 ElasticSearch 更新过程以使其更加即时，尤其是在处理大量关联和大型数据集时？

是否有特定的策略可以提高多对多关系和多态关联的性能？

数据库查询性能：

在更新关联的子模型时，可以对 PostgreSQL 查询应用哪些优化来加快父模型的检索？ 替代方法：

在具有复杂关联的 Rails 应用程序中处理 ElasticSearch 更新是否有其他方法或最佳实践？

其他信息：由于官方 ElasticSearch Gem 的限制，使用自定义 Gem。

主要瓶颈似乎是反映全局搜索变化的延迟，尤其是在更新子模型时。