原因分析

1. 分片大小過大：索引分片的大小過大會導致恢復速度變慢，特別是在涉及大量數據時。數據量大意味著從存儲中讀取分片和將其分配到節點上的過程會花費更多時間。
2. 節點資源不足：如果集群中的節點資源（如 CPU、內存或 I/O 性能）不足，分片恢復過程可能會被資源瓶頸限制，導致恢復速度變慢。
3. 網絡延遲：在集群中進行分片恢復時，如果節點之間的網絡延遲較高，數據傳輸速度會降低，進而影響恢復時間。
4. 并發恢復限制：默認情況下，OpenSearch/Elasticsearch 會限制一次可以同時恢復的分片數量，以避免集群過載。如果這個數量設置得過低，恢復時間會因此延長。

解決方案

1. 合理設置分片大小：避免分片過大，建議單個分片的大小控制在 50GB 以下。如果索引的數據量較大，可以通過增加分片數量來分散負載，提升恢復效率。
2. 擴展集群資源：根據需求擴展節點的 CPU 和內存資源，并確保存儲性能足夠支撐恢復操作。
3. 優化網絡配置：在分布式集群環境中，確保節點間的網絡延遲盡可能低，必要時可以使用高速網絡設備或調整網絡配置以優化數據傳輸性能。
4. 提高并發恢復數：可以調整并發恢復分片的數量，以加快恢復速度。相關配置參數為cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries，默認值通常為 2，可以適當增加該值，例如：

PUT _cluster/settings
{
  "persistent": {
    "cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries": 5
  }
}