使用 elasticsearch percolator index 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。我大约有 1 000 000 个用户创建了保存的搜索（用于电子邮件警报）。创建此渗透器索引后，我的堆使用率飙升至 100%，并且服务器对任何查询都没有响应。我的资源有些有限，无法简单地在问题上投入更多的 RAM。唯一的解决方案是删除包含我保存的搜索的索引。
从我读过的内容来看，渗滤器索引永久驻留在内存中。这完全有必要吗？有没有办法限制这种行为但仍然保留功能？有没有办法优化我的数据/查询/索引结构来规避这种行为，同时仍然达到预期的结果？
从 ElasticSearch 的角度来看，这个问题没有解决方案，也不太可能。我已经直接与 ElasticSearch 人员聊天，他们的回答是：“投入更多硬件”。
然而，我找到了一种方法来解决这个问题，以减轻我对该功能的使用。当我分析我保存的搜索数据时，我发现我的搜索包括大约 100,000 个唯一关键字搜索以及各种过滤器排列，创建了超过 1,000,000 个保存的搜索。
如果我查看过滤器，它们是这样的：
给出解空间：
100 000 * >300 * >50 * ... ~= > 1 500 000 000
但是，如果我要在过滤器索引中分解搜索并分别索引关键字搜索和过滤器，我最终得到的搜索要少得多：
100 000 + >300 + >50 + ... ~= > 100 350
而且这些搜索本身比原始搜索更小，更简单。
现在我创建第二个（非渗透器）索引，列出所有 1 000 000 个已保存的搜索，并包括来自渗透器索引的搜索组件的 ID。
然后我过滤一个文档，然后执行第二个查询，根据关键字过滤搜索并过滤过滤器结果。我什至能够保留相关性分数，因为这纯粹是从关键字搜索中返回的。
这种方法将显着减少我的过滤器索引内存占用，同时服务于相同的目的。
我想邀请对此方法的反馈（我还没有尝试过，但我会及时通知你）。
同样，如果我的方法成功，您认为值得提出功能请求吗？