优化性能和扩展 Elasticsearch 是配置和微调系统的过程，以在处理大负载和增加数据时实现高响应能力和效率。 以下是优化性能和扩展 Elasticsearch 的一些建议：
数据分片
分片数据有助于跨多个节点分发数据，从而提高可扩展性和负载平衡。 确保选择适当的分片数量和大小，以避免某些节点过载。
数据复制
数据复制保证了数据的可用性和安全性。 Elasticsearch 自动在不同节点上创建数据分片的副本。 确保您有足够的副本来应对故障。
Heap Size 配置
heap size 确保Elasticsearch 的配置 正确。 太小 heap size 会降低性能，而太大会 heap size 导致 Garbage Collection 问题。
使用缓存
只要有可能，就使用缓存来减少查询时间并提高响应速度。 Elasticsearch 支持各种缓存类型，例如 Field Data Cache 和 Query Cache。
查询优化
考虑优化查询以最大限度地减少所需的查询数量。 Filter Context, Caching 利用和 等功能 Aggregations 来提高查询性能。
Monitoring 和 Logs
使用 Elasticsearch Monitoring API 和 store等工具监控 Elasticsearch 活动 logs。 这可以帮助您及早发现并解决问题。
自定义配置
Elasticsearch 提供了大量配置选项来微调其操作。 自定义配置以满足您的应用程序的需求。
物理缩放
如果提高性能是主要目标，您可以 scale 通过物理方式添加多个节点并在它们之间分配工作负载。
指数优化
调整索引结构以优化搜索和数据检索。
总之，优化性能和扩展 Elasticsearch 需要仔细考虑和评估系统的性能目标。 明智地使用 Elasticsearch 工具和配置选项，并确保监控系统活动，为日益复杂的环境和繁重的负载做好准备。