源码简介
Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,能够解决越来越多的用例。作为 Elastic Stack 的核心,它集中存储您的数据,帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。
Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎, 它能让你以一个之前从未有过的速度和规模,去探索你的数据。 它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合:
- Wikipedia 使用 Elasticsearch 提供带有高亮片段的全文搜索,还有 search-as-you-type 和 did-you-mean 的建议。
- 卫报 使用 Elasticsearch 将网络社交数据结合到访客日志中,实时的给它的编辑们提供公众对于新文章的反馈。
- Stack Overflow 将地理位置查询融入全文检索中去,并且使用 more-like-this 接口去查找相关的问题与答案。
- GitHub 使用 Elasticsearch 对1300亿行代码进行查询。
然而 Elasticsearch 不仅仅为巨头公司服务。它也帮助了很多初创公司,像 Datadog 和 Klout, 帮助他们将想法用原型实现,并转化为可扩展的解决方案。Elasticsearch 能运行在你的笔记本电脑上,或者扩展到上百台服务器上去处理PB级数据。
Elasticsearch 中没有一个单独的组件是全新的或者是革命性的。全文搜索很久之前就已经可以做到了, 就像早就出现了的分析系统和分布式数据库。革命性的成果在于将这些单独的,有用的组件融合到一个单一的、一致的、实时的应用中。它对于初学者而言有一个较低的门槛, 而当你的技能提升或需求增加时,它也始终能满足你的需求。
Elasticsearch 7.10.0 现已发布,主要更新内容如下:
Breaking changes
认证方式
- 创建时应始终要求提供 API 密钥名称
网络
- 在受支持的平台上默认设置特定的 keepalive 选项
Breaking Java changes
机器学习
- 弃用 allow_no_jobs 和 allow_no_datafeeds,改为 allow_no_match
Mapping
- 将 SearchLookup supplier 传递给fielddataBuilder
弃用
集群协调
- 弃用并忽略 join timeout
机器学习
- 将 */inference* APIs 重命名为 */trained_models*
新功能
Aggregations
- 添加 rate aggregation
Features/Features
- 将数据层(hot、warm、cold、frozen)添加为自定义节点角色
- 在 data_hot 层节上分配新创建的索引
Features/ILM+SLM
- ILM 在各层之间迁移数据
- ILM:将强制合并步骤添加到可搜索的 snapshots action
机器学习
- 采用 AucRoc 指标以分类
Mapping
- 引入 64 位无符号长字段类型
搜索
- 添加搜索字段选项以支持高级字段检索
更多详情可查看发布说明:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/release-notes-7.10.0.html#release-notes-7.10.0
相关链接
- Elasticsearch 的详细介绍:点击查看
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