數據分佈均勻
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對於數據量較小（100GB以下）的index，往往寫入壓力查詢壓力相對較低，一般設置3~5個shard，numberofreplicas設置爲1即可（也就是一主一從，共兩副本） 。
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對於數據量較大（100GB以上）的index：
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一般把單個shard的數據量控制在（20GB~50GB）
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讓index壓力分攤至多個節點：可通過index.routing.allocation.totalshardsper_node參數，強制限定一個節點上該index的shard數量，讓shard儘量分配到不同節點上
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綜合考慮整個index的shard數量，如果shard數量（不包括副本）超過50個，就很可能引發拒絕率上升的問題，此時可考慮把該index拆分爲多個獨立的index，分攤數據量，同時配合routing使用，降低每個查詢需要訪問的shard數量。
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數據分佈不均勻
數據分佈不均勻可能會造成某些shard的數據量過大，某些shard的數據量過小，在此種情況下與上面的差別就是需要考慮shrink相關的操作，由於shrink操作新索引的分片數必須是源索引分片數的質數，所以新建index時，索引的個數最好是類似於4,8,12,24之類的數字，否則shrink操作後新索引的分片只能是1，剩下的邏輯按照數據分佈均勻時的原則進行即可