略微加速

analyzed 字符串字段的位置信息默认是开启的， 所以短语查询能随时使用到它。 词项出现的越频繁，用来存储它位置信息的空间就越多。在一个大的文档集合中，对于那些非常常见的词，它们的位置信息可能占用成百上千兆的空间。

运行一个针对高频词 the 的短语查询可能会导致从磁盘读取好几G的数据。这些数据会被存储到内核文件系统的缓存中，以提高后续访问的速度，这看似是件好事，但这可能会导致其他数据从缓存中被剔除，进一步使后续查询变慢。

这显然是我们需要解决的问题。

我们首先应该问自己：是否真的需要使用短语查询 或 近似查询 ？

答案通常是：不需要。在很多应用场景下，比如说日志，我们需要知道一个词 是否 在文档中（这个信息由倒排表提供）而不是关心词的位置在哪里。或许我们要对一两个字段使用短语查询，但是我们完全可以在其他 analyzed 字符串字段上禁用位置信息。

index_options 参数 允许我们控制索引里为每个字段存储的信息。 可选值如下:

我们可以在索引创建的时候为字段设置 index_options 选项，或者在使用 put-mapping API新增字段映射的时候设置。我们无法修改已有字段的这个设置：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "properties": {
        "title": { 
          "type":          "string"
       },
        "content": { 
          "type":          "string",
          "index_options": "freqs"
      }
    }
  }
}

删除停用词是能显著降低位置信息所占空间的一种方式。 一个被删除停用词的索引仍然可以使用短语查询，因为剩下的词的原始位置仍然被保存着，这正如 保持位置（Maintaining Positions） 中看到的那样。 尽管如此，将词项从索引中排除终究会降低搜索能力，这使我们难以区分 Man in the moon 与 Man on the moon 这两个短语。

幸运的是，鱼与熊掌是可以兼得的：请查看 common_grams 过滤器。