1. Es中10亿级别的数据量，如何提高查询效率

(1) 性能优化关键：file system cache

a. 不要期待随手挑一个参数，就可以万能的应对所有性能慢的场景

b. es依赖于底层的file system cache，如果给file system cache更多的内存，尽量让内存容纳所有的idx segment file索引数据文件，则搜索时均走内存，性能很高。如果内存较少，其他索引将存入磁盘，从磁盘搜索的性能可能是数秒。

c. 生产环境的最佳情况，是仅仅在es中存少量属性字段，即需要用于搜索的那些索引，额外的属性存入其他数据库中，如mysql/mongo/hbae。

d. 如果内存确实是瓶颈，可以采用数据预热，即单独做一个专门的缓存预热子系统，存储比较热门的数据到file system cache。

e. 也可以采用冷热分离，i将冷数据写入一个索引，热数据写入另一个索引，确保热数据在被预热之后，尽量留在file system cache中，别让冷数据给冲刷掉。

f. 不要让es做数据关联查询等数据，在document模型设计时考虑，将关联后的数据存入es中

g. 分页查询性能较差，因此不允许深度分页，可以用scroll api不断下拉一页一页展示, scroll一次性生成所有数据的一个快照，缺点是不适于随意跳到任何一页的情景

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