我这个特殊场景该怎么优化呢，多field主要使用minimum_should_match
Elasticsearch | 作者 alphabing | 发布于2018年01月23日 | 阅读数：5747
有大量Field，目前上百，其存储内容多如，field1->(0、1、2、3等数字，非数组)，目前测试用总数据量千万级别，实际的生产环境可能每天要产生100万条数据。
有大量should语句如下，例子中只有3个，实际上可能是几十上百个，minimum_should_match的值也基本不会低于50%，由于field比较多，效率比较慢，测试环境查询操作随着数据量和Field增加明显变慢：
有大量should语句如下，例子中只有3个，实际上可能是几十上百个，minimum_should_match的值也基本不会低于50%，由于field比较多，效率比较慢，测试环境查询操作随着数据量和Field增加明显变慢：
{
"should":[
{
"match": {
"field1": 1
}
},
{
"match": {
"field2": 0
}
},
{
"match": {
"field3": 3
}
}
],
"minimum_should_match": "70%"
}
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medcl - 今晚打老虎。
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