優化 Elasticsearch 的搜索性能需要從索引設計、查詢優化、硬件配置和集群調優等多方面入手。以下是系統化的優化策略和實操建議：

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一、索引設計優化

1. 合理設置分片數

• 分片大小：單個分片建議 10-50GB（超過50GB會影響查詢性能）。
• 分片數量：
  • 總分片數 ≤ 節點數 × 1000（避免分片過多導致元數據膨脹）。
  • 示例：3節點集群，索引1TB數據 → 分20個主分片（每個約50GB）。
• 注意：主分片數一旦創建不可更改，需提前規劃。

2. 冷熱數據分離

• 熱節點（Hot）：SSD磁盤，處理高頻查詢的最新數據。
• 冷節點（Warm）：HDD磁盤，存儲歷史數據。
• 實現方式：

  PUT /logs-2023
  {"settings": {"index.routing.allocation.require.box_type": "hot"}
  }
  

3. 索引生命周期管理（ILM）

• 自動滾動（Rollover）索引，避免單個索引過大。
• 配置策略：

  PUT _ilm/policy/hot_warm_policy
  {"phases": {"hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "50GB" } } },"warm": { "actions": { "allocate": { "require": { "box_type": "warm" } } } }}
  }
  

4. 優化映射（Mapping)

• 字段類型：使用最精確的字段類型（如 keyword 而非 text 用于精確匹配）。
• 禁用不需要的功能：

{"properties": {"id"