Elasticsearch分片优化技巧主要包括以下几个方面：
1.硬件选择
Elasticsearch重度使用磁盘，因此，优化磁盘I/O是提高Elasticsearch性能的重要手段。以下是一些优化磁盘I/O的技巧：
使用SSD，因为它们比机械磁盘性能更优。
使用RAID0，可以提高磁盘I/O，但需要注意，当一块硬盘故障时，整个RAID组就会故障。
使用多块硬盘，并允许Elasticsearch通过多个path.data目录配置把数据条带化分配到它们上面。
不要使用远程挂载的存储，比如NFS或者SMB/CIFS，因为这会引入额外的延迟，对性能产生负面影响。
2.分片策略
合理设置分片数：一个分片的底层即为一个Lucene索引，会消耗一定的文件句柄、内存、以及CPU运转。如果有许多分片，每一个都只有很少的数据会导致很低的相关度。因此，需要根据业务的增长预先判断，横向扩展应当分阶段进行。
推迟分片分配：默认情况下，集群会等待一分钟来查看节点是否会重新加入，如果这个节点在此期间重新加入，重新加入的节点会保持其现有的分片数据，不会触发新的分片分配。通过修改参数delayed_timeout，可以延长再均衡的时间。
3.路由选择
自定义路由：自定义路由能够很好地提升查询性能。当我们在执行一个搜索请求的时候，可以通过自定义路由模式，告诉ES我们的数据在哪个分片上，这样就不用查询多个分片，并最终归并查询结果。
4.写入速度优化
批量数据提交：ES提供了BulkAPI支持批量操作，当我们有大量的写任务时，可以使用Bulk来进行批量写入。
优化存储设备：ES是一种密集使用磁盘的应用，在段合并的时候会频繁操作磁盘，所以对磁盘要求较高，当磁盘速度提升之后，集群的整体性能会大幅度提高。
5.特殊情况处理
当处理任何大小的集群时，最常见的用例之一是，如果在一个节点上共存了太多分片，它们将全部用于查询或索引。在这种情况下，Elasticsearch提供了一个集群级API，允许将碎片从一个节点移动到另一个节点。
另一个用例是从活动集群中停用节点。在这种情况下，可以通过设置cluster.routing.allocation.exclude._ip:IPofthenode来实现。
以上就是Elasticsearch分片优化的一些技巧，希望对您有所帮助。
