使用elasticsearch过滤器索引时，有没有办法提高内存性能？
我为我的过滤器创建了一个单独的索引。我有大约1 000 000个用户创建的已保存搜索（用于电子邮件警报）。创建此过滤器索引后，我的堆使用率达到100％，服务器对任何查询都没有响应。我的资源有限，我不能简单地在这个问题上投入更多内存。唯一的解决方案是删除包含我保存的搜索的索引。
据我所知，过滤器索引永久存在于内存中。这完全是必要的吗？有没有办法限制这种行为，但仍保留功能？有没有办法优化我的数据/查询/索引结构，以避免这种行为，同时仍然实现所需的结果？
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从ElasticSearch的角度来看，这个问题没有解决方案也不可能。我直接和ElasticSearch的人聊过，他们的回答是：＆＃34;扔掉更多的硬件＆＃34;。
然而，我已经找到了一种方法来减轻我对此功能的使用方面的问题。当我分析保存的搜索数据时，我发现我的搜索包含大约10万个唯一关键字搜索以及各种过滤排列，创建了超过1 000 000次保存搜索。如果我查看过滤器，它们就是：
提供以下解决方案空间：
100 000 *＆gt; 300 *＆gt; 50 * ...〜=＆gt; 1 500 000 000
但是，如果我要分解搜索并在过滤器索引中单独索引关键字搜索和过滤器， 我的搜索结果要少得多：
100 000 +> 300 +> 50 + ...〜=＆gt; 100 350
这些搜索本身比原始搜索更小，更简单。
现在我创建了第二个（非过滤器）索引，列出了所有1 000 000个已保存的搜索，并包含了搜索组件的ID。 过滤器指数。
然后我渗透文档，然后进行第二次查询，过滤搜索关键字和过滤器过滤器结果。 我甚至能够保留相关性得分，因为这纯粹来自关键字搜索。
这种方法将显着降低我的过滤器索引内存占用量，同时用于相同目的。
我想邀请有关这种方法的反馈意见（我还没有尝试过，但我会告诉你）。
同样，如果我的方法成功，您认为值得提出功能吗？