Q：ES集群据说存储容量达到一定量的时候索引创建速度会下降，有没有具体参考值，大概多大存储量？平均每个es节点的索引创建速度能达到多少条/s？
我问下现在的大集群最大能支撑多大的节点，存储容量瓶颈大概是多少，达到一定程度的时候是否需要做拆分？
A：这几个问题一起回答。ES目前集群规模是受限的，7.x之后节点据官方说能超过1000个，但是索引和shard规模依赖不能太大，目前超过10w个应该会有稳定性问题，大面积故障的恢复时间可能会很长，达到小时级别。
es节点的写入性能取决于机器的规格、数据大小、创建索引的数量和是否是text类型等。我们验证在16CPU 64G内存 3T SSD节点，数据平均大小5k，索引字段10个左右，写入能到4w/s。 我有几个问题比较好奇：
1、离线索引构建的周期是一天一次么？相当于业务的全量数据，通过离线索引构建流程，一天生成一个离线索引，然后装载到 ES 节点。
2、如果业务方想在当前索引中新增一个字段，离线索引构建流程是如何支持新字段的数据构建到索引里头的（PPT 23页）？
3、假设 4.12号 构建了一个离线索引，到4.13又需要构建一个新的离线索引了，在索引切换时，是否影响线上服务的读写请求？如何做到“无缝切换”的？ 我们在实际业务开发中，除了线上的搜索流程外，经常还会碰到一些其他的“离线”业务需求需要使用“索引数据”，如果直接读 ES 索引（query查询是倒排检索数据）就会影响线上搜索流程（稳定性 or 线上请求的响应时间），因此需要一张 “索引底表”来满足其他需要使用 ES 索引数据的 业务需求 。
这里的业务需求是指：一些使用“正排信息字段”的情况，比如需要按ES索引中某个字段进行过滤查询。
从分享的 PPT 中看，只有业务的 Hive 表（多张 Hive 表 join 成一张即可）可以作为“索引底表数据”，但是 Hive 表的查询能力受限（比如 java 后端服务查 Hive 去处理数据太慢了），无法满足需求。
你们的业务方就没有使用“索引底表”的情况么？如果有的话，是如何解决的？