提升ELK Stack查询速度可从以下方面入手：
keyword类型存储无需分词的字段，避免text类型全量扫描。filter（可缓存）替代query，避免复杂正则、通配符查询。search_after或scroll替代from+size，避免深度分页性能问题。composite聚合分批处理大数据集，避免内存溢出。-XX:MaxGCPauseMillis=200）。pipeline.workers（建议与CPU核心数一致），提升并行处理能力。pipeline.batch.size（如500-2000），平衡吞吐量和内存占用。dead_letter_queue捕获处理失败的数据，便于后续修复。bfetch机制批量获取数据，降低网络开销。参考来源：[1,3,5,6,7,9,10,11,12,13,14]
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