1. es中10億級別的資料量，如何提高查詢效率
(1) 效能優化關鍵：file system cache
a. 不要期待隨手挑乙個引數，就可以萬能的應對所有效能慢的場景
b. es依賴於底層的file system cache，如果給file system cache更多的記憶體，盡量讓記憶體容納所有的idx segment file索引資料檔案，則搜尋時均走記憶體，效能很高。如果記憶體較少，其他索引將存入磁碟，從磁碟搜尋的效能可能是數秒。
c. 生產環境的最佳情況，是僅僅在es中存少量屬性字段，即需要用於搜尋的那些索引，額外的屬性存入其他資料庫中，如mysql/mongo/hbae。
d. 如果記憶體確實是瓶頸，可以採用資料預熱，即單獨做乙個專門的快取預熱子系統，儲存比較熱門的資料到file system cache。
e. 也可以採用冷熱分離，i將冷資料寫入乙個索引，熱資料寫入另乙個索引，確保熱資料在被預熱之後，盡量留在file system cache中，別讓冷資料給沖刷掉。
f. 不要讓es做資料關聯查詢等資料，在document模型設計時考慮，將關聯後的資料存入es中
g. 分頁查詢效能較差，因此不允許深度分頁，可以用scroll api不斷下拉一頁一頁展示, scroll一次性生成所有資料的乙個快照，缺點是不適於隨意跳到任何一頁的情景
Es效能優化
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