ELasticSearch 几个大版本之间的差异

简单说说关于elasticsearch各个大版本之间的区别

• 初始版本0.7
  • 发布时间：2010.05.14
  • 主要特性
    • Zen Discovery 自动发现模块
    • Groovy Client支持
    • 简单的插件管理机制
    • 更好支持ICU分词器
    • 更多的管理API

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• 1.0.0版本
  • 发布时间：2014.02.14
  • 主要特性
    • 支持聚合分析Aggregations
    • Snapshot/Restore API 备份恢复API
    • CAT API 支持
    • 支持联合查询
    • Doc values 引入

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• 2.0.0版本
  • 发布时间：2015.10.28
  • 主要特性
    • 增加了 pipleline Aggregations
    • query/filter 查询合并，都合并到query中，根据不同的上下文执行不同的查询
    • 存储压缩可配置
    • Rivers 模块被移除
    • Multicast 组播发现被移除，成为一个插件，生产环境必须配置单播地址
    • 支持root用户启动

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• 5.0.0版本(大转折)
  • 发布时间：2016.10.26
  • 主要特性
    • Lucene 6.x 的支持，磁盘空间少一半；索引时间少一半；查询性能提升25%；支持IPV6。
    • Internal engine级别移除了用于避免同一文档并发更新的竞争锁，带来15%-20%的性能提升
    • 提供了第一个Java原生的REST客户端SDK IngestNode
    • 提供了 Painless 脚本，代替Groovy脚本
    • 新增了Profile API
    • 新增了Rollover API
    • 新增Reindex
    • 提供了第一个Java原生的REST客户端SDK，基于HTTP协议的客户端对Elasticsearch的依赖解耦，没有jar包冲突，提供了集群节点自动发现、日志处理、节点请求失败自动进行请求轮询，充分发挥Elasticsearch的高可用能力
    • 引入新的字段类型 Text/Keyword 来替换 String
    • 限制索引请求大小，避免大量并发请求压垮 ES
    • 限制单个请求的 shards 数量，默认 1000 个
    • 仅支持非root用户启动

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• 6.0.0版本
  • 发布时间：2017.08.31
  • 主要特性
    • 稀疏性 Doc Values 的支持
    • Index sorting，即索引阶段的排序
    • Removal of types，在 6.0 里面，开始不支持一个 index 里面存在多个 type
    • 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

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• 7.0.0版本
  • 发布时间：2019.04.10
  • 主要特性
    • 集群连接变化：TransportClient被废弃以至于es7的java代码，只能使用restclient。对于java编程，建议采用 High-level-rest-client 的方式操作ES集群
    • ES程序包默认打包jdk
    • Lucene9.0的支持
    • 正式废除单个索引下多Type的支持，es6时，官方就提到了es7会删除type，并且es6时已经规定每一个index只能有一个type。在es7中使用默认的_doc作为type，官方说在8.x版本会彻底移除type。，api请求方式也发送变化，如获得某索引的某ID的文档：GET index/_doc/id其中index和id为具体的值
    • 7.1开始，Security功能免费使用
    • ECK-ElasticSearch Operator on Kubernetes，支持k8s
    • 支持Zen2 是 Elasticsearch 的全新集群协调层，提高了可靠性、性能和用户体验，变得更快、更安全，并更易于使用
    • Weak-AND算法提高查询性能
    • 默认的Primary Shared数从5改为1，避免Over Sharding
    • 间隔查询(Intervals queries) 某些搜索用例（例如，法律和专利搜索）引入了查找单词或短语彼此相距一定距离的记录的需要。 Elasticsearch 7.0中的间隔查询引入了一种构建此类查询的全新方式，与之前的方法（跨度查询span queries）相比，使用和定义更加简单。 与跨度查询相比，间隔查询对边缘情况的适应性更强