Elasticsearch的索引优化策略可以分为两种，一种是静态优化，另一种是动态优化。
静态优化主要包括以下几个方面：
确定合适的分片数量和大小。在创建索引时，需要根据数据量大小、请求并发数以及硬件条件等因素，选择分片数量和大小，以达到最佳性能。
设置合理的副本数量。副本是提高搜索速度和容错性的关键因素，但过多的副本会增加索引、搜索的负担，应该根据实际情况设置合理的副本数量。
选择合适的字段类型。不同的字段类型有不同的索引方式和存储方式，需要根据实际需要选择合适的字段类型。
使用bulk操作。bulk操作可以将多个文档一次性写入索引，减少写入操作次数，提高写入性能。
合理调整refresh_interval。refresh_interval决定了索引的刷新频率，较短的刷新间隔可以使得文档更快的可搜索，但也会导致写入性能下降。需要根据实际情况选择合适的刷新间隔。
关闭不必要的_source字段。_source字段包含了文档的完整内容，在查询中需要返回这些内容，但是对于一些不需要返回内容的查询，可以关闭_source字段以减少网络传输和IO负载。
动态优化主要包括以下几个方面：
根据实际负载情况调整合适的线程数和缓存大小。Elasticsearch提供了丰富的metrics指标，可以通过监控这些指标进行动态调整。
根据实际索引情况调整shard分布。随着时间推移，原来划分分片的策略可能不再适用，需要根据实际数据情况进行动态调整。
对于长时间没有被搜索的分片，可以关闭它们以释放资源。
根据实际性能情况选择合适的硬件设备。如果当前硬件设备无法满足需求，可以考虑升级硬件或者添加新的节点。
总之，Elasticsearch的索引优化策略需要根据实际情况进行调整，静态优化可以提高初始性能，但动态优化才能保证持续的高性能。