Elasticsearch中_update_by_query复制字段过慢，如何提速？

我正在使用Painless脚本和_update_by_query操作，将Elasticsearch中object类型字段的数据复制到nested类型字段中。集群处理840万条数据耗时约48小时，希望能加快该操作速度。使用的请求如下：

请求URL：

localhost:9200/myindex/_update_by_query?conflicts=proceed&requests_per_second=50

请求体：

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "script": {
        "inline": "ctx._source.myfield_copy = ctx._source.myfield;"
    }
}

• 移除请求速率限制：当前设置的requests_per_second=50会强制限制每秒处理的请求数，直接删除这个参数，让Elasticsearch根据集群硬件资源全力推进任务。
• 启用并行分片处理：
  • 使用slice参数拆分任务为多个并行子任务，比如在URL中添加slice=auto，让Elasticsearch自动按索引分片数拆分任务；也可以手动指定分片，比如同时发起多个请求：localhost:9200/myindex/_update_by_query?conflicts=proceed&slice=0&max_slice=4、slice=1&max_slice=4等，并行处理不同分片的文档。
  • 增大scroll_size参数（默认1000），比如设置为scroll_size=2000（根据集群内存调整，不要超过JVM堆内存的10%），单次拉取更多文档批量处理，减少请求往返次数。
• 优化脚本执行效率：
  • 将inline脚本改为存储脚本，避免每次请求重复解析脚本。先创建存储脚本：

    PUT _scripts/copy_field_script
    {
      "script": {
        "lang": "painless",
        "source": "ctx._source.myfield_copy = ctx._source.myfield;"
      }
    }
    

    后续请求体中直接引用存储脚本ID：

    {
      "query": {"match_all": {}},
      "script": {"id": "copy_field_script"}
    }
    

• 临时降低写入开销：
  • 临时将索引副本数设为0：PUT /myindex/_settings {"number_of_replicas": 0}，操作完成后再恢复原副本数，避免同步副本的写入耗时。
  • 临时关闭索引自动刷新：PUT /myindex/_settings {"index.refresh_interval": "-1"}，任务完成后恢复默认刷新间隔（如30s），减少频繁刷新带来的IO消耗。
• 缩小处理范围（若可行）：如果不是所有文档都需要更新，修改query条件只匹配目标文档，减少需要处理的总数据量，避免无意义的遍历。
• 选择低负载时段执行：在业务流量低谷期启动任务，避免和线上业务争抢CPU、内存、IO资源。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sainivetha