通过结合元数据提取、增量处理和分布式搜索系统，可以实现视频内容的实时索引和搜索更新。当视频上传或流式传输时，系统会立即提取关键信息，例如时间戳、语音转文本记录、对象识别数据和用户生成的标签。 然后，使用 Elasticsearch 或 Apache Solr 等支持近乎实时更新的工具，以搜索友好的格式索引此元数据。 为了处理视频数据的大量和高速，通常使用分布式消息队列（例如，Apache Kafka）将视频帧分析或音频转录等流处理任务分发给并行工作线程。这可确保索引与传入内容保持同步，而不会出现瓶颈。
搜索更新需要索引能够立即反映更改。 例如，如果直播体育广播通过实时图像识别检测到“进球”事件，则该事件会立即添加到索引中。 系统通过避免完全索引重建而使用增量更新来实现此目的。 当视频的元数据发生更改时（例如，用户添加标签），更新将作为增量发送到搜索引擎，搜索引擎仅修改受影响的记录。 诸如 Cassandra 或 Redis 之类的分布式数据库可能会缓存经常访问的视频元数据，以减少查询期间的延迟。 此外，可以将搜索引擎配置为最大限度地缩短刷新间隔（例如，将 Elasticsearch 的 refresh_interval 设置为 1 秒），以平衡性能和即时性。
实际实现通常涉及使用 FFmpeg 等工具进行视频/音频处理，使用云服务（AWS Rekognition，Google Video AI）进行自动元数据提取，以及使用 Kubernetes 在高峰负载期间扩展工作线程。 例如，视频平台可能会使用 Whisper API 实时转录音频，使用 OpenCV 检测场景变化，并在 Elasticsearch 中索引结果。 当用户搜索“烟花结局”时，系统会扫描数百万个视频中的文本记录和对象标签，按相关性对结果进行排名，并返回带有精确时间戳的匹配剪辑。 挑战包括管理元数据的存储成本和确保跨分布式系统的低延迟更新，这些挑战通常通过数据分区和优化的索引架构来解决。