本文分析了在面对数十亿级别数据时，如何提高Elasticsearch（ES）的查询效率。重点介绍了性能优化的关键——filesystem cache，强调数据预热、冷热分离、文档模型设计和分页性能优化的重要性。通过合理配置和设计，可以显著提升ES的查询速度。
面试题
es 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率啊？
面试官心理分析
这个问题是肯定要问的，说白了，就是看你有没有实际干过 es，因为啥？其实 es 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下 5~10s，坑爹了。第一次搜索的时候，是 5~10s，后面反而就快了，可能就几百毫秒。
你就很懵，每个用户第一次访问都会比较慢，比较卡么？所以你要是没玩儿过 es，或者就是自己玩玩儿 demo，被问到这个问题容易懵逼，显示出你对 es 确实玩儿的不怎么样？
面试题剖析
说实话，es 性能优化是没有什么银弹的，啥意思呢？就是不要期待着随手调一个参数，就可以万能的应对所有的性能慢的场景。也许有的场景是你换个参数，或者调整一下语法，就可以搞定，但是绝对不是所有场景都可以这样。
性能优化的杀手锏——filesystem cache
你往es里写的数据，
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