说说你们公司 es 的集群架构，索引数据大小，分片有多少，以及一些调优手段 ？

（1）根据业务增量需求，采取基于日期模板创建索引，通过 roll over API 滚动索引；
（2）使用别名进行索引管理；
（3）每天凌晨定时对索引做 force_merge 操作，以释放空间；
（4）采取冷热分离机制，热数据存储到 SSD，提高检索效率；冷数据定期进行 shrink操作，以缩减存
储；
（5）采取 curator 进行索引的生命周期管理；
（6）仅针对需要分词的字段，合理的设置分词器；
（7）Mapping 阶段充分结合各个字段的属性，是否需要检索、是否需要存储等。

（1）写入前副本数设置为 0；
（2）写入前关闭 refresh_interval 设置为-1，禁用刷新机制；
（3）写入过程中：采取 bulk 批量写入；
（4）写入后恢复副本数和刷新间隔；
（5）尽量使用自动生成的 id。

（1）禁用 wildcard；
（2）禁用批量 terms（成百上千的场景）；
（3）充分利用倒排索引机制，能 keyword 类型尽量 keyword；
（4）数据量大时候，可以先基于时间敲定索引再检索；
（5）设置合理的路由机制。

（1）关闭缓存 swap;
（2）堆内存设置为：Min（节点内存/2, 32GB）;
（3）设置最大文件句柄数；
（4）线程池+队列大小根据业务需要做调整；
（5）磁盘存储 raid 方式——存储有条件使用 RAID10，增加单节点性能以及避免单节点存储故障。