在es里，不要期待着隨手調一個參數，就可以萬能的應對所有的性能慢的場景。也許有的場景是你換個參數，或者調整一下語法，就可以搞定，但是絕對不是所有場景都可以這樣。
es的性能優化，主要是圍繞着fileSystem cache也可以叫做OS cache來進行；
前面已經分析了es寫入數據的原理，實際上數據最終都會寫入到磁盤中去，當我們搜索讀取的時候，系統會將數據放入到os cache中，而es嚴重依賴於這個os cache，如果我們給機器的內存足夠多，在es里存的書庫里昂小於內存容量，那么搜索的效率是非常高的，
1、減少字段
如果我們的表里有很多的字段，而我們只需要往es庫里寫入我們需要檢索的那幾個字段就可以了，對於其他的字段我們可以存到mysql或者說其他的比如Hbase中，hbase的特點是適用於海量數據的在線存儲，就是對hbase可以寫入海量數據，不要做復雜的搜索，就是做很簡單的一些根據id或者范圍進行查詢的這么一個操作就可以了，從es中根據檢索的字段去搜索，拿到的結果可能就十幾個doc id，然后根據doc id到hbase里去查詢每個doc id對應的完整的數據，給查出來，再返回給前端。簡單地說就是：elastcisearch減少數據量僅僅放要用於搜索的幾個關鍵字段即可，盡量寫入es的數據量跟es機器的filesystem cache是差不多的就可以了；其他不用來檢索的數據放hbase里，或者mysql。
2、數據預熱
如果說我們按照方案一的方法做了之后，效率還是不行，存的數據量還是超過os cache的空間，那么我們就可以吧一些比較熱門的數據，比如在電商系統中，像一些熱門的商品，我們可以在后台單獨的寫一個子系統，每隔一段時間，我們就訪問一下，然數據進入到os cache中，這樣用戶來訪問的時候就訪問到的是os cache中的數據，就比較快。
3、冷熱分離
es可以做類似於mysql的水平拆分，就是說將大量的訪問很少，頻率很低的數據，單獨寫一個索引，然后將訪問很頻繁的熱數據單獨寫一個索引，這樣可以確保熱數據在被預熱之后，盡量都讓他們留在filesystem os cache里，別讓冷數據給沖刷掉。