Elasticsearch 是一个强大的分布式搜索与分析引擎，但要充分发挥其性能，需遵循一些关键最佳实践。以下是核心建议：
📌 1. 数据建模优化
- 使用合适的字段类型：避免将文本字段设为
keyword，反之亦然。 - 压缩嵌套对象：通过
nested类型减少查询复杂度，提升效率。 - 合理设计映射：避免动态映射带来的性能损耗，显式定义字段属性。
🚀 2. 索引与查询策略
- 分片与副本平衡：根据数据量和吞吐量合理设置分片数（
number_of_shards），副本（number_of_replicas）建议从1开始。 - 避免深分页：使用
search_after替代from+size，尤其在大数据量场景。 - 缓存策略：开启
request_cache并合理配置index.requests.cache.ttl。
🔒 3. 安全与运维
- 启用安全功能：配置 HTTPS、角色权限控制（如
xpack.security.roles）。 - 定期优化索引：通过
_forcemerge和_stats监控碎片率。 - 灾备与监控：使用
snapshot功能备份数据，集成monitoring模块。
📚 扩展阅读
- 如需深入了解 Elasticsearch 的底层原理，可访问 Elasticsearch官方文档。
- 探索更多实战案例，请前往 社区案例库。
📌 提示：最佳实践需结合具体业务场景调整，建议通过 性能测试工具 验证效果。