当Elasticsearch索引的数据量增加时，您可以考虑以下调优方法和部署策略：
1. 分片和副本：
- 增加分片数量：可以通过增加索引的分片数量来水平扩展集群的容量和性能。较大的数据集可能需要更多的分片来分散负载和提高并行性。但请注意，增加分片数量也会增加集群的管理开销。
- 调整副本数量：可以适度增加索引的副本数量，以提高读取请求的并发性和冗余。但副本也会占用更多的存储空间和计算资源。
2. 硬件资源：
- 增加节点数量：通过增加Elasticsearch节点来增加集群的计算和存储资源。新的节点可以加入现有集群，帮助分担负载并提高整体性能。
- 提高硬件规格：考虑使用更高性能的硬件资源，如更快的硬盘、更大的内存等，以提高索引和查询的速度。
3. 索引和搜索性能优化：
- 合理设置分词器和过滤器：选择适合数据和查询要求的分词器和过滤器，以提高搜索准确性和性能。
- 使用查询缓存：开启查询缓存可以在相同的查询被频繁执行时提高性能。
- 正确使用索引模板：使用索引模板来统一定义和优化索引的映射和设置。
4. 系统级调优：
- JVM堆内存设置：调整Elasticsearch节点的JVM堆内存大小，以适应不同的数据规模和负载压力。
- 文件描述符和线程数设置：根据集群规模和负载情况，适当调整文件描述符和线程数的限制。
5. 部署策略：
- 高可用性和故障转移：将集群中的节点分布在不同的物理机或虚拟机上，以提高整体数据的可用性和故障转移能力。
- 数据分片和节点规划：根据数据量、查询负载和可用资源来合理规划分片和节点的部署，以充分利用集群的计算和存储能力。
请注意，具体的调优方法和部署策略会因应用场景和需求的不同而有所差异。为了获得最佳的性能和稳定性，建议您参考Elasticsearch官方文档、性能调优指南以及专业的Elasticsearch支持团队的建议。