谢谢你通过我的询问。
我想用elasticseearch completion suggester构建一个自动建议模块。索引Map

{
"mappings":{
    "suggestion":{
        "properties":{
                "name":{"type":"string"},
                "suggest":{
                    "type":"completion",
                    "payloads":false
                }
        }
    }
}

数据输入查询

{
"name":"Hello world",
"suggest":{
    "input":["Hello world","world hello"]
    "output":"Hello world",
    "weight":100
}}

我在elasticsearch中添加的字符串上面有两个单词（permutation将是2）
自动建议查询

{
        "suggestions":{
            "text":"world",
            "completion": {
                "field" : "suggest"
            }
        }
    }

使用上面的搜索查询，我得到的结果
我的问题是，当我想在ElasticSearch中添加一个10个单词的长字符串时，排列将是36,28800。在elasticsearch中，以手动或编程方式执行此操作需要很长的时间和存储空间。
通过编程，我使用了collectionsutils.permutations（），但在elasticsearch中需要很长时间和存储空间。
如何提高性能？是否有其他方法来构建输入数组