随着新内容的添加以增量方式更新视频索引涉及到跟踪更改并仅更新索引的受影响部分。这避免了重新处理整个数据集，从而节省了计算资源并降低了延迟。关键是设计一个能够有效识别新的或修改的内容的系统，并以保持一致性和性能的方式对索引应用更新。
一种常见的方法是使用元数据标志或时间戳来跟踪已索引的视频。例如，存储视频元数据的数据库表可以包含一个像 last_indexed_time 这样的列。当上传新的视频或修改现有的视频时，此时间戳会更新。后台进程定期查询数据库，查找 last_indexed_time 比视频的 modified_time 更早的记录，处理这些视频，并更新索引。为了处理实时更新，事件驱动的架构（例如，像 RabbitMQ 或 Kafka 这样的消息队列）可以在视频上传后立即触发索引。这确保了索引保持最新，而无需持续轮询。
索引本身的结构必须支持增量更新。像 Elasticsearch 或基于 Lucene 的系统这样的搜索引擎使用基于段的索引，其中新数据被写入到定期合并的不可变段。当添加新的视频时，它被写入到一个新的段，并且查询搜索所有活动的段。这避免了在更新期间锁定整个索引。对于自定义解决方案，仅追加数据结构或版本化的索引（例如，使用预写日志）可以帮助跟踪更改。例如，视频平台可能会将转录存储在键值存储中，其中包含像 video123_transcript_v2 这样的版本化键，允许索引引用最新版本而无需从头开始重建。
实现细节对于性能和可靠性至关重要。批量处理可以与增量更新结合使用：例如，夜间作业处理大规模优化（例如，重新计算相关性得分），而实时更新处理新内容。错误处理至关重要 - 失败的索引更新应该重试或记录错误，而不会阻止新内容的摄取。像 AWS S3 事件通知或 Google Cloud Pub/Sub 这样的工具可以与无服务器函数（例如，AWS Lambda）集成以自动触发索引管道。通过结合这些技术，开发人员可以确保视频索引在内容不断发展时保持准确和响应迅速。