对于Elasticsearch（ES），我了解并有经验。在我之前的公司，我们有一个相对大型的ES集群，以下是该集群的架构和一些调优手段的概述：
1. 集群架构
- 集群规模：我们的ES集群由15个节点组成，涵盖了数据节点和主节点。
- 索引数量：我们有30多个索引，根据不同的数据通道进行划分。每天根据日期递增创建新的索引，大约每天增加20个以上的索引。
- 分片数：每个索引有10个主分片，用于水平分布和并行处理数据。
- 数据大小：每个索引的大小受限制在150GB以内。
（根据实际的项目经验来说 如果没有就按照这个说就行，前提是你得理解技术细节 不然容易露馅）
2. 调优手段
2.1 设计阶段调优
- 基于日期模板创建索引：通过使用roll over API，我们按照日期模板创建新的索引，以便更好地管理和维护数据。
- 使用别名进行索引管理：通过别名来引用索引，而不是直接使用具体的索引名称，简化了索引切换和管理的过程。
- 定时force_merge操作：每天凌晨定时执行force_merge操作，以减少碎片并释放磁盘空间。
- 冷热分离机制：将热数据存储在SSD上，以提高检索效率，同时定期对冷数据进行shrink操作，以减少存储空间占用。
- 使用Curator进行索引的生命周期管理：通过Curator工具自动管理索引的创建、删除和归档等操作。
- 合理设置分词器：针对需要进行全文搜索的字段，选择合适的分词器以提高搜索质量和效率。
- 结合字段属性进行Mapping设置：在Mapping阶段，根据字段的需求和特性，设置是否需要检索、是否需要存储等属性。
2.2 写入调优
- 副本数设置为0：在写入数据之前暂时关闭副本，以提高写入性能。
- 关闭refresh_interval：在写入过程中，将refresh_interval设置为-1，禁用刷新机制，以减少刷新操作对写入性能的影响。
- 批量写入：使用bulk批量写入API，将多个文档一次性提交，减少频繁的网络开销和IO操作。
- 恢复副本数和刷新间隔：在写入完成后，恢复副本数和刷新间隔，以确保数据的可靠性和及时可见性。
- 自动生成ID：尽量使用ES自动生成的ID，避免额外的ID生成操作和性能消耗。
2.3 查询调优
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禁用通配符查询：尽量避免使用通配符查询，因为它们会增加查询的复杂性和开销。
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避免批量terms查询：对于包含大量terms的查询，尽量避免使用批量terms查询，以免影响查询性能。
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合理使用keyword类型：尽可能将字段设置为keyword类型，充分利用倒排索引机制，提高查询效率。
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基于时间范围进行索引选择：对于大量数据的情况，可以根据时间范围先确定索引，以减少需要搜索的索引数量。
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设置合理的路由机制，在选择合理的路由机制时，可以考虑以下几个因素：
数据特点：根据数据的特点，选择适合的路由字段。例如，如果数据中包含地理位置信息，可以选择将地理位置作为路由字段，以便将具有相似地理位置的文档存储在相邻的分片上，提高查询效率。
查询需求：根据常见的查询需求，选择合适的路由策略。例如，如果经常根据时间范围进行查询，可以选择将时间作为路由字段，使具有相近时间的文档存储在相邻的分片上，以便快速定位需要查询的数据。
分片数量：考虑集群中的分片数量和规模，选择适当的路由策略。如果集群中的分片较少，可以使用哈希路由（默认路由策略），以确保数据均匀分布。如果集群中的分片较多，可以选择更具体的路由策略，以满足特定的查询需求。
理的路由策略，以实现数据的均衡分布和查询的优化。
2.4 其他调优
- 部署调优：优化硬件配置、网络拓扑和节点布局，以确保集群的性能和可靠性。
- 业务调优：根据具体业务需求和查询模式，优化查询DSL语句、索引设计和数据模型，以提高搜索效率和准确性。（偏向于具体的业务怎么设计）
