1.如果条件允许，内存和cpu一定要足够多，要超过总数据量的1半以上最好，当然数据量很大的时候要在经常查询数据的2倍以上。

2.数据分离存储，经常查询的数据放一些索引，不经常查询的放一部分索引，然后通过唯一的id关联即可，需要查那些不经常查的数据的时候通过id查询即可，这里可以和hbase联合使用。把条件字段和经常查看的字段放在es中，不经常查看的放hbase中，这样既可以省es的空间，性能效果也俱佳

3.数据大时，每个索引的数据量不要太大，一般很大的时候可以每天一个索引，或者每月一个索引，具体看业务来选择

4.进行数据预热，即，每天或者定期后台去访问那些经常查询的数据，把它们加载到filesys_cache中去，因为es查询时，如果缓存里有该数据就直接从缓存读取，没有就去硬盘把数据加载到该缓存中，下次再查时就快很多了，所以有时候es第一次查询时会有点慢，后面就快很多了

5.es中不要做太复杂的查询，尤其是关联查询，如果有些一定要关联，关联的条件也要尽量少，比如id即可

6.可以使用fitter过滤会快很多，尽量不要存为全文索引的数据类型，

7.es不适合做长期存储，一般只挑近期的，常用的放进去即可，久远的数据或者不常查询的，可以放到hive中，那些查的少，肯定速度也不要求，所以放hive中最合适

8.查询的时候当然是副本多一些比较好，但是一般3个副本就可以了，太多也不合适

9.有钱的话，多加一点cpu和内存是最好的，这是最实在的办法，有钱了，有资源了，上面那些就显得微不足到了。

10.另外es查询的时候尽量不要排序，看情况而定吧，排序的时候可能会有点慢。