京东牛逼！仅用Elasticsearch搞定日均5亿订单查询

这是一个典型的以搜索为核心的大规模数据处理问题，可以使用Elasticsearch来解决。以下是一个简化的解决方案：

1. 数据预处理：将订单数据导入Elasticsearch，确保合理地映射索引和字段。
2. 查询优化：使用Elasticsearch的查询DSL进行复杂查询，并根据业务需求调整相关性得分。
3. 集群管理：根据数据量和查询需求规划Elasticsearch集群的部署和配置。

以下是一个简单的Elasticsearch查询示例，假设我们有一个包含订单信息的索引orders：

GET /orders/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "status": "completed"
          }
        },
        {
          "range": {
            "order_date": {
              "gte": "now-1d/d",
              "lt": "now/d"
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "sort": [
    {
      "order_date": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "size": 10000
}

这个查询会搜索状态为completed且订单日期为过去24小时内的订单，并按订单日期降序排列，返回前10000个结果。这样的查询可以满足大规模数据的快速查询需求。