FHIR 搜尋一致性層級 - AWS HealthLake
一致性層級使用範例最佳實務

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FHIR 搜尋一致性層級

AWS HealthLake 的搜尋索引在 SEARCH 操作POST的 GET和 最終一致性模型上運作。使用最終一致性時，如果資源有待定的搜尋索引更新，則搜尋結果會排除資源的 N-1 版本，直到索引更新完成為止。

AWS HealthLake 現在包含選取一致性模型對更新資源的行為能力。開發人員可以包含「最終一致性」、上述預設行為或「強一致性」。強一致性將允許具有待定搜尋索引更新之資源的 N-1 版本資源包含在搜尋結果中。這可用於即使搜尋索引更新尚未完成，結果中仍需要所有資源的使用案例。客戶可以使用 x-amz-fhir-history-consistency-level 請求標頭控制此行為。

一致性層級

高度的一致性

x-amz-fhir-history-consistency-level: strong 設定為傳回所有相符的記錄，包括有待定搜尋索引更新的記錄。當您需要在更新後立即搜尋資源時，請使用此選項。

最終一致性

x-amz-fhir-history-consistency-level: eventual 設定為僅傳回已完成搜尋索引更新的記錄。如果未指定一致性層級，則此為預設行為。

使用範例

  1. 更新資源時：

    POST <baseURL>/Patient
Content-Type: application/fhir+json
x-amz-fhir-history-consistency-level: strong

{
  "resourceType": "Patient",
  "id": "123",
  "meta": {
    "profile": ["http://hl7.org/fhir/us/core/StructureDefinition/us-core-patient"]
  },
  "identifier": [
    {
      "system": "http://example.org/identifiers",
      "value": "123"
    }
  ],
  "active": true,
  "name": [
    {
      "family": "Smith",
      "given": ["John"]
    }
  ],
  "gender": "male",
  "birthDate": "1970-01-01"
}

  2. 後續搜尋：

    GET <baseURL>/Patient?_id=123

最佳實務

  • 當您需要立即搜尋最近更新的資源時，請使用強大的一致性

  • 針對即時可見性不重要的一般查詢使用最終一致性

  • 考慮立即可見性和潛在效能影響之間的權衡

注意

一致性層級設定會影響已更新資源在搜尋結果中出現的速度，但不會影響資源的實際儲存。

將選用x-amz-fhir-history-consistency-level標頭設定為 'strong' 會使每個資源的寫入容量耗用加倍。

此功能僅適用於已啟用版本歷史記錄的資料存放區 （在 2024 年 10 月 25 日之後建立的所有資料存放區預設為啟用）。