大佬们，我想问一下es单节点的查询并发大概能到一个什么量级啊？

您好,单节点ES集群的查询并发能力主要取决于以下几个方面:

1. 节点的CPU和内存资源。CPU核数越多,内存越大,并发能力越强。
2. 索引设计。合理的主分片数和副本分片数可以提高并发。适当oversizing可以减少分片热点。
3. 查询类型。过滤、精确匹配等低成本查询并发能力强,复杂查询如大聚合、深分页等并发能力弱。
4. JVM配置。合理配置内存区域大小,避免GC频繁。
5. 索引的数据量。数据量越大,查询成本越高,并发能力越弱。
   根据您的情况,3节点64核128G内存,数据1T,15个索引,100分片,的配置来看,单节点最大并发查询量级我觉得在1000~2000左右是合理的。
   如果要提高并发量,可以考虑下面几点:
6. 加大CPU和内存配置,如使用96核192G内存规格的机器。
7. 调整索引设计,适当增加主分片数和副本数。
8. 优化查询,使用 scroll 滚动查询,减少深分页场景。
9. 调整 JVM ,增加堆内存。
10. 升级 ES 版本,以利用版本优化。
11. 分批查询,通过程序减少并发请求量。

Elasticsearch的查询并发性能受多个因素的影响，包括硬件配置、索引设计、查询复杂性等。根据您提供的硬件配置，Elasticsearch单节点的查询并发量可能会比较高。但是，QPS（每秒查询数）只有500左右可能表明存在其他因素限制了性能。

以下是可能影响查询性能的一些因素：

1. 查询复杂性：如果您的查询非常复杂，包括多个聚合、过滤器和排序等操作，那么查询响应时间可能较长，从而限制了QPS。

2. 索引设计：索引的结构和映射设置可以影响查询性能。合理的分片、字段索引和映射设置可以提高性能。

3. 缓存：Elasticsearch有用于缓存查询结果的机制。如果查询的数据在缓存中已经存在，响应时间会更快。缓存的使用情况也可能影响QPS。

4. 网络延迟：物理机器之间的网络延迟可能会对查询性能产生影响，尤其是在跨节点查询时。

5. 负载均衡：如果查询分布不均匀，可能会导致某些节点负载较重，从而限制了整体性能。

6. 数据大小：查询的数据大小和查询的速度之间存在关系。如果查询需要大量数据进行处理，可能会导致性能下降。

7. 并发设置：Elasticsearch的并发设置也可能影响性能。如果没有充分配置并发设置，可能无法充分利用硬件资源。

您提到的硬件配置非常强大，理论上应该能够支持更高的QPS。但是，要提高性能，您可能需要仔细检查索引设计、查询复杂性和其他可能的瓶颈，以找出是哪个因素限制了性能。您还可以使用Elasticsearch的监控和性能分析工具来识别性能瓶颈并进行优化。另外，如果可能的话，考虑使用多个节点的集群来分担负载，以提高查询性能。

根据你提供的信息，你的 Elasticsearch 集群是一个单节点集群，总共有 3 个物理机，每个机器上有 64 个 CPU 核心，内存 128 GB，每个节点的 JVM 可用内存为 31.4 GB。存储的数据量在 1 个 T 左右，index 数量大概 15 个，总分片数在 100 个分片左右。用别名查询所有的分片，qps 只有 500 左右。
根据 Elasticsearch 官方文档，单节点集群的查询性能受到单节点的 CPU、内存、硬盘等资源的限制，因此在查询性能上可能会受到一定的影响。此外，查询性能还受到查询语句的复杂度、数据量、索引结构等因素的影响。
在你的情况下，单节点集群的 qps 只有 500 左右，这可能是因为查询语句的复杂度较高，或者是因为数据量较大，索引结构不够优化等因素导致的。如果你需要提高查询性能，可以考虑以下几种方案：

增加集群的硬件资源。例如，可以增加更多的 CPU 核心、内存、硬盘等资源，以提高集群的查询性能。
优化查询语句。例如，可以使用更优化的查询语句，或者使用 Elasticsearch 提供的查询优化器来优化查询语句。
优化索引结构。例如，可以使用更优化的索引结构，例如使用更多的字段索引、更优化的字段类型等，以提高查询性能。
分片策略的优化。例如，可以使用更优化的分片策略，例如使用更多的分片、更小的分片大小等，以提高查询性能。
总之，如果你需要提高 Elasticsearch 集群的查询性能，可以考虑增加集群的硬件资源、优化查询语句、优化索引结构、优化分片策略等方案。