对于大数据量（上亿量级）的聚合，Elasticsearch提供了几种方法来实现高效的聚合操作：
1. Shard增加：通过增加索引的分片数，可以实现数据的更好分布和并行处理。增加分片数将允许Elasticsearch在更多的节点上并行执行聚合操作，从而提高聚合的性能和处理能力。
2. 聚合缓存：Elasticsearch提供了聚合结果的缓存功能，可以将热门和频繁使用的聚合结果缓存起来，以减少重复计算。这在查询相同聚合操作时可以显著提高性能。你可以通过自定义缓存设置来调整缓存大小和过期策略。
3. 优化聚合查询：使用Elasticsearch的聚合查询功能，结合聚合桶、度量指标和过滤器等特性，能够灵活地创建各种复杂的聚合操作。合理地构建聚合查询，避免不必要的计算和数据传输，能够提高聚合性能。
4. 分布式聚合：通过Elasticsearch的分布式特性，将聚合操作分散在集群的多个节点上进行处理。使用分布式聚合功能，你可以并行执行多个子聚合操作，并在最后将结果汇总，以减少整体聚合操作的执行时间。
5. 数据分区和预聚合：如果可能的话，在索引数据时进行分区和预聚合。将数据分成多个逻辑分区可以减少单个查询涉及的数据量，并且可以在预先计算和存储一些聚合结果的基础上更快地响应查询。
6. 索引性能优化：通过优化索引的映射、分片设置和存储配置等操作，可以提高Elasticsearch对大数据量聚合的性能。例如，选择合适的字段类型、调整映射设置、优化索引分布和副本策略，以及使用更高效的存储配置，如SSD。
7. 硬件升级：对于特别大的数据集，可以考虑升级硬件来提高Elasticsearch的聚合性能。增加节点数量、提高节点性能和增加内存等操作，可以提高整体的聚合处理能力。
以上方法可以结合使用，根据你的具体需求和环境进行调整和优化。请注意，在进行任何更改或优化之前，建议进行充分的测试和评估，以确保系统的稳定性和性能提升。