我的Elasticsearch索引有超过1000个字段，由于我的SQL模式，我得到以下异常：
参数异常，原因：'索引中字段总数限制为[1000]}
我的批量插入如下所示：

with open('audit1.txt') as file:
    for line in file:
        columns = line.split(r'||')
        dict['TimeStamp']=columns[0].strip('\'')
        dict['BusinessTimeStamp']=columns[1].strip('\'')
        dict['RuntimeMicroflowID']=columns[2].strip('\'')
        dict['MicroflowID']=columns[3].strip('\'')
        dict['UserId']=columns[4].strip('\'')
        dict['ClientId']=columns[5].strip('\'')
        dict['Userlocation']=columns[6].strip('\'')
        dict['Transactionid']=columns[7].strip('\'')
        dict['Catagorie']=columns[8].strip('\'')
        dict['EventType']=columns[9].strip('\'')
        dict['Operation']=columns[10].strip('\'')
        dict['PrimaryData']=columns[11].strip('\'')
        dict['SecondayData']=columns[12].strip('\'')
        i=13
        while i < len(columns):
            tempdict['BFOLDVALUE'] = columns[i+1].strip('\'')
            tempdict['BFNEWVALUE'] = columns[i+2].strip('\'')
            if columns[i].strip('\'') is not None:
                dict[columns[i].strip('\'')] = tempdict.copy()
            i+=3
            tempdict.clear()
        #print(json.dumps(dict,indent = 4))
        batch.append(dict)
        if counter==BATCHSIZE:
            try:
                helpers.bulk(es, batch, index='audit-index', doc_type='audit')
                insertedrecords+=counter
                counter = 0
                batch.clear()
                print(insertedrecords," - Records Has Been inserted ")
            except BulkIndexError:
                print("Error Occured -- continuing")
                print(json.dumps(dict,indent = 4))
                print(BulkIndexError)
                batch.clear()
                break
        counter+=1
        dict.clear()

所以，我假设我试图索引这是错误的...有没有一个更好的方法来索引这种格式在ElasticSearch？注意比我使用ELK版本7.5。
下面是我解析到elasticsearch的示例文件：

2018.07.17/15:41:53.735||2018.07.17/15:41:53.735||'0164a8424fbbp84h%2139165'||'BT_TTB_CashDep_PRC'||'eskedarz'||'UXP'||'00001039'||'0164a842e519pJpA'||'Persistence'||''||'CREATE'||'DailyTxns'||'0164a842e4eapJnu'||'CurrentThread'||'WebContainer : 15'||''||'ParentThread'||'system'||''||'TCPWorkerThreadID'||'WebContainer : 15'||''||'f_POSTINGDT'||'2018-07-17'||''||'versionNum'||'0'||''||'f_TXNAMTDR'||'0'||''||'f_ACCOUNTID'||'013XXXXXXXXX0'||''||'f_VALUEDTTM'||'2018-07-17 15:41:53.0'||''||'f_POSTINGDTTM'||'2018-07-17 15:41:53.692'||''||'f_TXNCLBAL'||'25551.610000'||''||'f_TXNREF'||'0000103917071815410685326'||''||'f_PIEVENTTYPE'||'N'||''||'f_TXNAMT'||'5000.00'||''||'f_TRANSACTIONID'||'0164a842e4e9pJng'||''||'f_TYPE'||'N'||''||'f_USERID'||'xxxarz'||''||'f_SRNO'||'1'||''||'f_TXNBASEEQ'||'5000.00'||''||'f_TXNSRCBRANCH'||'0000X039'||''||'f_TXNCODE'||'T08'||''||'f_CHANNELID'||'BranchTeller'||''||'f_TXNAMTCR'||'5000.00'||''||'f_TXNNARRATION'||'SELF                                                                                      '||''||'f_ISACCRUALPENDING'||'false'||''||'f_TXNDTTM'||'2018-07-17 15:41:53.689'||''