ElasticSearch 的 numeric range 搜索性能如何？自己测试发现比 MySQL 还要慢

测试详情：
数据结构为订单，包含 orderid（long 类型）、price（int 类型）、qty（int 类型）、level（int 类型）
4 个字段。
将 1000W 条上述格式的订单数据，分别写入 ES 和 MySQL，然后进行下述搜索操作：

搜索 qty 在 [a, b] 范围，且 level 在 [n,m] 范围的订单，按照 price 排序（升序），取前 50
的结果返回。

在 ES 中，使用 filter + bool 查询实现上述搜索功能，查询语句如下：
{
"query":{
"bool":{
"filter":[
"range":{
"qty":{
"lte":b,
"gte":a
}
},
"range":{
"level":{
"lte":m,
"gte":n
}
}
]
}
},
"sort":[
"price":{
"order":"asc"
}
],
"size":50,
"_source":false // 不返回完整的文档，只需要 id
}

在 MySQL 中，使用 SQL 语句 实现上述搜索。

MySQL 和 ES 都部署在同一台机器上（16core 32GB），数据量都是 1000W。进行搜索压测，发现 MySQL
的 qps 能达到 接近1000 / s，而 ES 只有 200-300/s。而且压测期间，在 MySQL 搜索时，CPU 都没
跑满，而在 ES 搜索时，CPU 都跑满了。

之后，我将查询中的 sort 去掉，只做范围过滤查询，但 qps 依然是在 300/s 左右的水平。
这样看来 ES 的范围查询性能很弱，不知是否如此，还是哪里需要调优？