30 个 ElasticSearch 调优知识点，都给你整理好了！

在Elasticsearch中，调优可以包括多个方面，例如：

1. 硬件资源：提升CPU、内存和磁盘I/O性能。
2. 分片配置：根据数据量调整分片数和副本数。
3. 索引映射：优化字段映射以减少存储需求。
4. 查询优化：使用合适的查询类型和限制返回的结果集。
5. 数据预处理：使用Logstash或者Elasticsearch自带的Ingest Node进行数据转换。
6. 设置合适的refresh\_interval：控制内存和磁盘I/O负载。
7. 设置合适的translog flush间隔：确保数据的持久性和系统的恢复能力。
8. 监控和日志：使用Elasticsearch Monitoring和Logs来识别瓶颈。
9. 节约资源：开启Elasticsearch的节能模式，例如自动故障转移。
10. 使用Elasticsearch Curator管理索引的生命周期。

以上每一点都可以展开成一篇专门的调优文章，这里我们只列出关键点，并给出相应的Elasticsearch配置示例。

// 分片和副本配置示例
PUT /my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 1
  }
}
 
// 索引时字段映射优化
PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_field": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      }
    }
  }
}
 
// 查询优化示例
GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {"match": { "title", "Elasticsearch" }}
      ],
      "filter": {
        "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}
      }
    }
  },
  "size": 1000
}

这些只是调优的一部分，实际调优过程中需要根据具体的Elasticsearch集群状态、查询模式和数据特点来进行。