indices.memory.index_buffer_size：10%（默认）

indices.memory.min_index_buffer_size： 48mb（默认）

indices.memory.max_index_buffer_size

3.修改translog相关的设置：

a. 控制数据从内存到硬盘的操作频率，以减少硬盘IO。可将sync_interval的时间设置大一些。

index.translog.sync_interval：5s(默认)

b. 控制tranlog数据块的大小，达到threshold大小时，才会flush到lucene索引文件。

index.translog.flush_threshold_size：512mb(默认)

4. _id字段的使用，应尽可能避免自定义_id, 以避免针对ID的版本管理；建议使用ES的默认ID生成策略或使用数字类型ID做为主键。

5. _all字段及_source字段的使用，应该注意场景和需要，_all字段包含了所有的索引字段，方便做全文检索，如果无此需求，可以禁用；_source存储了原始的document内容，如果没有获取原始文档数据的需求，可通过设置includes、excludes 属性来定义放入_source的字段。

6.合理的配置使用index属性，analyzed 和not_analyzed，根据业务需求来控制字段是否分词或不分词。只有groupby需求的字段，配置时就设置成not_analyzed, 以提高查询或聚类的效率。

七、 查询优化

1. query_string 或multi_match的查询字段越多， 查询越慢。可以在mapping阶段，利用copy_to属性将多字段的值索引到一个新字段，multi_match时，用新的字段查询。

2.日期字段的查询， 尤其是用now 的查询实际上是不存在缓存的，因此， 可以从业务的角度来考虑是否一定要用now, 毕竟利用query cache 是能够大大提高查询效率的。

3.查询结果集的大小不能随意设置成大得离谱的值， 如query.setSize不能设置成 Integer.MAX_VALUE， 因为ES内部需要建立一个数据结构来放指定大小的结果集数据。

4.尽量避免使用script，万不得已需要使用的话，选择painless & experssions 引擎。一旦使用script查询，一定要注意控制返回，千万不要有死循环（如下错误的例子），因为ES没有脚本运行的超时控制，只要当前的脚本没执行完，该查询会一直阻塞。

5.避免层级过深的聚合查询， 层级过深的group by , 会导致内存、CPU消耗，建议在服务层通过程序来组装业务，也可以通过pipeline的方式来优化。

6.复用预索引数据方式来提高AGG性能：如通过terms aggregations 替代range aggregations， 如要根据年龄来分组，分组目标是: 少年（14岁以下） 青年（14-28） 中年（29-50） 老年（51以上）， 可以在索引的时候设置一个age_group字段，预先将数据进行分类。从而不用按age来做range aggregations, 通过age_group字段就可以了。

7. Cache的设置及使用：

a.QueryCache: ES查询的时候，使用filter查询会使用query cache, 如果业务场景中的过滤查询比较多，建议将querycache设置大一些，以提高查询速度。

indices.queries.cache.size： 10%（默认），可设置成百分比，也可设置成具体值，如256mb。

当然也可以禁用查询缓存（默认是开启）， 通过index.queries.cache.enabled：false设置。

b.FieldDataCache: 在聚类或排序时，field data cache会使用频繁，因此，设置字段数据缓存的大小，在聚类或排序场景较多的情形下很有必要，可通过