是的，使用一个更好的选择源过滤器。如果你使用JSON进行搜索，它会是这样的:

{
    "_source": ["user", "message", ...],
    "query": ...,
    "size": ...
}

在ES 2.4和更早的版本中，你也可以在搜索API中使用fields选项:

{
    "fields": ["user", "message", ...],
    "query": ...,
    "size": ...
}

这在ES 5+中已弃用。而且源过滤器更强大!

在java中，你可以这样使用setFetchSource:

client.prepareSearch(index).setTypes(type)
            .setFetchSource(new String[] { "field1", "field2" }, null)

在Elasticsearch 5。X上述方法是不赞成的。 你可以使用_source方法，但是在某些情况下，存储一个字段是有意义的。例如，如果你有一个带有标题、日期和一个非常大的内容字段的文档，你可能只想检索标题和日期，而不必从一个大的_source字段中提取这些字段:

在这种情况下，你可以使用:

{  
   "size": $INT_NUM_OF_DOCS_TO_RETURN,
   "stored_fields":[  
      "doc.headline",
      "doc.text",
      "doc.timestamp_utc"
   ],
   "query":{  
      "bool":{  
         "must":{  
            "term":{  
               "doc.topic":"news_on_things"
            }
         },
         "filter":{  
            "range":{  
               "doc.timestamp_utc":{  
                  "gte":1451606400000,
                  "lt":1483228800000,
                  "format":"epoch_millis"
               }
            }
         }
      }
   },
   "aggs":{  

   }
}

有关如何为存储的字段建立索引，请参阅文档。 总是很高兴得到好评!

对于ES版本5。X及以上，你可以这样查询ES:

    GET /.../...
    {
      "_source": {
        "includes": [ "FIELD1", "FIELD2", "FIELD3" ... " ]
      },
      .
      .
      .
      .
    }

response_filtering

所有REST api都接受一个filter_path参数 减少elasticsearch返回的响应。此参数取 用点符号表示的以逗号分隔的过滤器列表。

https://stackoverflow.com/a/35647027/844700

我发现get api的文档很有帮助——尤其是Source filtering和Fields: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.3/docs-get.html#get-source-filtering这两个部分

他们阐述了源过滤:

如果您只需要完整_source中的一个或两个字段，则可以 使用_source_include & _source_exclude参数来包含或 过滤掉你需要的部分。这一点特别有用 部分检索可以节省网络开销的大型文档

这非常适合我的用例。我最终只是像这样简单地过滤源代码(使用简写):

{
    "_source": ["field_x", ..., "field_y"],
    "query": {      
        ...
    }
}

供参考，他们在文档中声明了fields参数:

get操作允许指定一组存储字段 通过传递fields参数返回。

它似乎是为了满足特定存储的字段，它将每个字段放在一个数组中。如果指定的字段还没有被存储，它将从_source中获取每个字段，这可能会导致“更慢”的检索。我也有麻烦试图让它返回类型对象的字段。

因此，总的来说，您有两个选择，要么通过源过滤，要么通过[存储]字段。