参考答案
“设计先行、编码在后”，索引数据的规划，要在前期就做好规划。
这样才能有效的避免突如其来的数据激增，从而导致集群处理能力不足，引发线上客户检索、或影响其他业务。
Elasticsearch 索引数据多了，我们可以从动态索引、存储、部署等方面进行调优。
1 动态索引层面
基于模板 + 时间 + rollover api 滚动创建索引。
例如：
设计阶段定义，blog 索引的模板格式为：blog_index_时间戳的形式，每天递增数据。
这样做的好处：
不至于数据量激增，导致单个索引数据量非常大，接近于上线2的 32次幂 -1 ，索引存储达到了TB+、甚至更大。
一旦单个索引很大，存储等各种风险就会随之而来，l在此要提前考虑、避免。
2 存储层面
冷热数据分离存储，热数据（例如最近3天、或者一周的数据），其余为冷数据。
对于冷数据不会再写入新数据，可以考虑定期 force_merge 加 shrink 压缩操作，节省存储空间和检索效率。
3 部署层面
一旦之前没有规划，这里就属于应急策略。
结合 ES 自身的支持动态扩展的特点，动态新增机器的方式可以缓解集群压力。
需要注意的是：
如果之前主节点等规划合理，不需要重启集群，也能完成动态新增的。
以上，是 Elasticsearch 搜索面试题【Elasticsearch 索引数据多了怎么办，如何调优，部署？】的参考答案。
输出，是最好的学习方法。
欢迎在评论区留下你的问题、笔记或知识点补充~
—end—
