Meltwater 的工程师通过官方技术博客分享了他们如何运行和维护 400+ 节点的 Elasticsearch 集群。主要介绍了业务中积累的时间序列数据的特点、数据量和每日滚动索引策略，以及他们对 Elasticsearch 版本的选择（没错，目前他们使用的是 1.X，而且做了源码级的修改）、为何不选择托管的云服务、索引结构和分片规划等，最后重点介绍了他们在性能方面的努力和经验，给出了一个性能参考列表。

京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。 我们把订单数据存储在 MySQL 中，但显然只通过 DB 来支撑大量的查询是不可取的。 同时对于一些复杂的查询，MySQL 支持得不够友好，所以订单中心系统使用了 Elasticsearch 来承载订单查询的主要压力。