ES（Elasticsearch）的SQL语句对数据量确实有一定的要求。虽然Elasticsearch不是传统的关系型数据库，它使用倒排索引等技术来提供快速的搜索和数据分析能力，但它在处理大量数据时可能会遇到一些限制。
以下是一些与数据量相关的注意事项：
- 内存限制：Elasticsearch使用内存来存储索引数据和执行查询。如果数据量过大，可能会导致内存不足，从而影响查询性能和稳定性。因此，在处理大量数据时，需要考虑增加节点或调整内存配置。
- 性能下降：随着数据量的增加，查询和索引操作的性能可能会逐渐下降。特别是在没有合理分片和副本配置的情况下，单个节点可能无法处理大量的并发请求。
- 硬件资源：处理大量数据需要足够的硬件资源，包括CPU、内存和磁盘空间。如果硬件资源不足，可能会导致查询延迟增加或无法执行某些操作。
因此，在使用Elasticsearch的SQL语句处理大量数据时，需要注意以下几点：
- 合理分片：根据数据量和集群规模合理地设置索引的分片数量，以确保查询性能和稳定性。
- 使用副本：通过设置副本可以提高查询性能和容错能力。
- 监控和调整：定期监控集群的性能和资源使用情况，并根据需要进行调整和优化。
- 考虑数据归档：对于历史数据或不再需要的数据，可以考虑使用归档功能将其移出Elasticsearch集群，以减少存储和计算资源的占用。
总之，虽然Elasticsearch的SQL语句可以处理大量数据，但在实际应用中需要根据数据量、硬件资源和性能要求等因素进行合理的配置和优化。