我的 Elasticsearch 硬件配置有 3 个节点：
- 2 x 数据、主、摄取节点，64GB RAM（其中 30GB 用于 JVM），3TB 硬盘，每个 8 核；
- 1 个主节点 + 协调节点，具有 8GB RAM、500GB HDD、2 个内核。
我的数据是：
- ≈ 50 亿个文档，目前占用 ≈ 1.5-2TB 的磁盘空间（一年内将增长到 10TB）；
- 结构复杂，有很多嵌套文档（包含在父文档中），文档中的字段也根本没有标准化（也不能标准化），因此索引映射很大；
- 数据不超时（如日志）；
我需要能够搜索这些文档中的任何字段，仅通过 String Query API 对所有文档执行搜索。同样在搜索过程中，我使用sort、highlighting、total_hits_count和terms aggregation。
就个人而言，我尝试了两次存储 pr 的尝试：
- 1 个具有 16 个分片的索引- 这导致索引时间长，但搜索速度快。节点也经常崩溃，因为（我认为）映射太大，我总是在节点上使用大约 95-99 的 RAM。
- 16 个索引，每个索引有 1 个分片，分配别名 - 索引阶段执行得更快，但是搜索变得慢了很多。这是当前版本。
我不明白为什么 1x16 上的搜索比 16x1 快很多...
那么最后，根据提供的信息，将这些数据存储在 ES 中的最佳方法是什么？
此外，目前每个分片的重量为 75-128GB，建议将分片大小保持在 20-50GB，但我看到意见和建议是每个核心保留 1 个分片。因此，也欢迎对该配置提出意见。