Elasticsearch: эффективная сортировка вложенных значений

Я сортирую результаты Elasticsearch (5.1.1) на основе вычисления значений во вложенных структурах ключ/значение.

Сортировка должна:

1. найти значения из заданных ключей в нескольких вложенных структурах
2. умножить эти значения друг на друга
3. использовать это умножение в качестве оценки для сортировки

То, что у меня есть сейчас, работает, но очень медленно/неэффективно. Я сделал безболезненный сценарий из-за расчетов в № 2 выше. Что я делаю:

1. перебрать все ключи, чтобы найти соответствующее им значение
2. для первого совпадения сохраните значение в переменной; для последующих совпадений умножьте сохраненное значение на текущее значение и сохраните его в вышеупомянутой переменной

Я думаю, что неэффективность связана с:

1. зацикливание на всех вложенных элементах (их много на документ и много документов)
2. Я использую params['_source'], который, как известно, замедляет работу. Насколько я знаю, я должен использовать params['_source'] для обращения к вложенным значениям в Painless.

Теперь к вопросу: как я могу решить эту проблему более эффективно? Я делаю это совершенно неправильно, или есть способ не использовать params['_source']?

Мое сопоставление (вложенная структура "my_ratios"):

{
  "my_index": {
    "mappings": {
      "my_type": {
        "properties": {
          "a_value": {
            "type": "long"
          },
          "my_ratios": {
            "type": "nested",
            "properties": {
              "Key": {
                "type": "text",
                "fields": {
                  "keyword": {
                    "type": "keyword",
                    "ignore_above": 256
                  }
                }
              },
              "Value": {
                "type": "float"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

Пример вложенной структуры ключ/значение:

{
  {
    "Key": "Key1",
    "Value": 0.4898
  },
  {
    "Key": "Key2",
    "Value": 0.14286
  },
  {
    "Key": "Key3",
    "Value": 6.12245
  },
  ...
}