1. 多线程插入
可以根据服务器情况开启多个线程插入数据，速度可以提高n倍，n>=2。但是线程也不是越多越好，要根据服务器的memory，cpu，io等定。
2. 设置复制分片数量
如果有多台机器，可以以每台设置n个shards的方式，根据业务情况，可以考虑取消replias（复制分片），等数据插入结束以后再进行更新操作，设置复制分片。此方法可使插入速度提高一倍。但要注意，主分片的数量是不可以更改的。
3. 提高ES占用内存
ES GC调优，内存适当调大，初始是256M，最大1G， 调大后，最小和最大一样，避免GC, 并根据机器情况，设置内存大小。
4、减少shard刷新间隔
建立的索引，不会立马查到，这是为什么elasticsearch为near-real-time的原因
需要配置index.refresh_interval参数，默认是1s。
你如下调用接口配置：
curl -XPUT 'http://127.0.0.1:9200/index_rfm_test/_settings' -d '{
"index" : {
"refresh_interval" : "-1"
}
}'
//完成插入后再修改为初始值
curl -XPUT 'http://127.0.0.1:9200/index_rfm_test/_settings' -d '{
"index" : {
"refresh_interval" : "1s"
}
}'
也可以直接写到conf/elasticsearch.yaml文件中
index.refresh_interval：1s
这样所有新建的索引都使用这个刷新频率。
5、设置一个shard的segment最大值
ES中的分片和副本本质上都是Lucene索引，而Lucene索引又基于多个索引段构建（至少一个），索引文件中的绝大多数都是只被写一次，读多次，在Lucene内在机制控制下，当满足某种条件的时候多个索引段会被合并到一个更大的索引段，而那些旧的索引段会被抛弃并移除磁盘，这个操作叫做段合并。
Lucene要执行段合并的理由很简单充分：索引段粒度越小，查询性能越低且耗费的内存越多。频繁的文档更改操作会导致大量的小索引段，从而导致文件句柄打开过多的问题，如修改系统配置，增大系统允许的最大文件打开数。总的来讲，当索引段由多一个合并为一个的时候，会减少索引段的数量从而提高ES性能。
所以要设置合理的segment最大值。
//可以减少段文件数，提高查询速度
curl -XPUT 'http://xxxxx:9400/index_rfm_test/_optimize?max_num_segments=5'
//强制merger
curl -XPOST 'http://xxxxx:9400/index_rfm_test/_forcemerge?max_num_segments=1&only_expunge_deletes=true'
segment最大值过大导致不断有segment合并，导致过多的merge，耗费性能。
6、去掉mapping中_all域
Index中默认会有_all的域，这个会给查询带来方便，但是会增加索引时间和索引数据大小。
7、适当增大节点threadpool参数
curl -XPUT 'http://xxxxx:9400/_cluster/settings' -d '{"transient":{"threadpool.index.queue_size":5000,"threadpool.bulk.queue_size": 5000}}'
8.合理设置主节点和数据节点
elasticsearch.yml配置如下：
node.master: true
node.data: true
- 当master为true，而data为true时，主节点且是数据节点；
- 当master为false，而data为true时，纯数据节点；
- 当master为true，而data为false时，主节点，作为一个协调者；
- 当master为false，data也为false时，该节点就变成了一个负载均衡器。
9.避免内存交换
由于操作系统的虚拟内存页交换机制，会降低性能，如数据写满内存会写入Linux中的Swap分区。可以通过在elasticsearch.yml文件中的bootstrap.mlockall设置为true来实现，但是需要管理员权限，修改操作系统的相关配置文件。
