Elasticsearch各个版本重要特性-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Elasticsearch各个版本重要特性。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Elasticsearch 5

首先说明下，ES是从版本2直接跳到5的，主要是为了和Elastic Stack其他组件保持版本一致
ES5，在现在来说是比较老的版本了，就不多介绍了
建议大家使用ES7，或者直接使用ES8

Elasticsearch 6.0

移除type，在 6.0 里面，开始不支持一个 index 里面存在多个 type 了，所有的新的 index 都将只有一个虚拟的固定的 type： doc 来代替
稀疏性 Doc Values 的支持， es 的 doc values 是列式存储，文档的原始值都是存放在 doc values 里面的，优化了一个文档有的字段其他文档的持有开销
Index sorting，即在索引阶段的排序支持，索引的时候会要增加额外开销，适合不怎么变化的索引的场景。
已经关闭的索引将也支持 replica 的自动处理，确保数据可靠
Load aware shard routing，基于负载的请求路由，目前的搜索请求是全节点轮询，那么性能最慢的节点往往会造成整体的延迟增加，新的实现方式将基于队列的耗费时间自动调节队列长度，负载高的节点的队列长度将减少，让其他节点分摊更多的压力，搜索和索引都将基于这种机制。
顺序号的支持，每个 es 的操作都有一个顺序编号（类似增量设计）无缝滚动升级

Elasticsearch 7.0

ES 数据库的存储结构变化：去除了Type，包括API层面
默认配置变化：默认节点名称为主机名，默认分片数为1，不再是5
查询相关速度优化：Weak-AND算法。又称为Wand算法，输入是n个倒排队列，输出top K个得分最高的文档doc，weak-and算法通过计算每个词的贡献上限来估计文档的相关性上限，从而建立一个阈值对倒排中的结果进行减枝，从而得到提速的效果。
彻底废除 _all 字段的支持，为提升性能默认不在支持全文检索
集群连接变化：TransportClient被废弃，对于java编程，建议采用 High-level-rest-client 的方式
ES程序包默认打包jdk：以至于7.x版本的程序包大小突然边300MB+
间隔查询(Intervals queries)，Elasticsearch 7.0中的间隔查询引入了一种构建“单词或短语彼此相距一定距离的记录查询”的需要的全新方式，与之前的方法（跨度查询span queries）相比，使用和定义更加简单。
函数分数 2.0，通过新的模块化结构，用户能够混合和匹配一组算术和距离函数，从而构建任意的函数分数计算方式，进而在更大程度上控制结果的评分和排名方式。
引入新的集群协调子系统，移除 minimum_master_nodes 参数，让 Elasticsearch 自己选择可以形成仲裁的节点。
典型的主节点选举现在只需要很短的时间就可以完成。集群的伸缩变得更安全、更容易，并且可能造成丢失数据的系统配置选项更少了。节点更清楚地记录它们的状态，有助于诊断为什么它们不能加入集群或为什么无法选举出主节点。
不再内存溢出，新的 Circuit Breaker 在JVM 堆栈层面监测内存使用，Elasticsearch 比之前更加健壮。设置indices.breaker.fielddata.limit的默认值已从JVM堆大小的60％降低到40％。
支持达到纳秒级精度，强化时序型用例
Lucene9.0的支持
7.1开始，Security功能免费使用

Elasticsearch 8.0

lastic 8.0 版通过改进 Elasticsearch 的矢量搜索功能、对现代自然语言处理模型的原生支持、不断简化的数据上线过程，以及精简的安全防护体验，在速度、扩展幅度、相关性和简便性方面，迎来了一个全新的时代。需要 Java 17 才能运行 Elasticsearch。

Elastic 8.0 版是基于 Lucene 9.0 开发的，那些利用现代 NLP 的搜索体验，都可以借助（新增的）对近似最近邻搜索的原生支持，快速且大规模地实现。通过 ANN，可以快速并高效地将基于矢量的查询与基于矢量的文档语料库（无论是小语料库、大语料库还是巨型语料库）进行比较。

重要更新

Rest API相比较7.x而言做了比较大的改动（比如彻底删除_type），为了降低用户的升级成本，8.x会暂时的兼容7.x的请求。
默认开启安全配置（三层安全），并极大简化了开启安全需要的工作量，可以这么说：7.x开启安全需要10步复杂的步骤比如CA、证书签发、yml添加多个配置等等，8.x只需要一步即可）。
存储空间优化：更新了倒排索引，对倒排文件使用新的编码集，对于keyword、match_only_text、text类型字段有效，有3.5%的空间优化提升，对于新建索引和segment自动生效。
优化geo_point，geo_shape类型的索引（写入）效率：15%的提升。
新特性：支持上传pyTorch模型，在ingest的时候使用。比如在写入电影评论的时候，如果我们想要知道这个评论的感情正负得分，可以使用对应的AI感情模型对评论进行运算，将结果一并保存在ES中。
技术预览版KNN API发布，（K邻近算法），跟推荐系统、自然语言排名相关。之前的KNN是精确搜索，在大数据集合的情况会比较慢，新的KNN提供近似KNN搜索，以提高速度。
对ES内置索引的保护加强了：elastic用户默认只能读，如果需要写权限的时候，需有allow_restrict_access权限。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-816006.html