Elasticsearch:Features by version

9,3 Sürümü

Yeni açık kaynaklı özellikler:

• Agent Builder genel kullanıma sunuldu (GA). Kibana'da Elasticsearch verileriyle konuşma yoluyla etkileşim kurabilir ve yapay zeka (AI) sohbet uygulamaları oluşturabilirsiniz. Yerleşik ajanlar, hazır kullanım yetenekleri sağlar.

• Elastic Inference Service (EIS), Jina AI modellerini destekleyecek şekilde genişletildi; bu da çıkarım hizmetinin model ekosistemini daha da zenginleştiriyor.

• DiskBBQ, tam vektörleri belleğe yüklemeden doğrudan diskten nicelleştirilmiş vektörlerde arama yapar. 100 MB bellek ile gecikme süresi 20 ms'den az olabilir. Vektörel işleme için NVIDIA GPU hızlandırması da desteklenir.

• ACORN filtrelenmiş vektör arama algoritması, filtreleme mantığını HNSW grafik gezintisine entegre eder. Doğruluğu etkilemeden filtrelenmiş arama hızı 5 kat artar.

• Lucene 10 üzerine inşa edilmiştir; bu da dizin sıkıştırma oranını ve ters dizin getirme verimliliğini daha da artırır.

• LOOKUP JOIN genel kullanıma sunuldu (GA). ES|QL sorgu işlem hattında doğrudan çapraz-dizin birleştirme işlemleri çalıştırabilirsiniz. Çok alanlı eşleştirme, ifade işlemleri ve uzak kümeler arasında yürütme de desteklenir.

• Zaman serisi verileri için ES|QL sorgu performansı önemli ölçüde optimize edildi ve gecikme süresi 5 kata kadar azaldı. Yeni zaman serisi toplama komutları arasında RATE, *_OVER_TIME, TBUCKET ve TS bulunur.

• Inline Stats çok aşamalı mantığı destekler. Satır düzeyindeki ayrıntıları korurken işlem hattının ortasında verileri toplamak için stats komutunu kullanabilirsiniz.

• Garbage collection (GC), yüksek eşzamanlılık içeren yazma senaryolarındaki bellek titremesi için optimize edildi; bu da sistem kararlılığını artırır. Alibaba Cloud Elasticsearch, 9,3 tabanlı en son sürümünü yayınladı. Yapay zeka (AI) yetenekleri açısından Agent Builder, Kibana'da yapay zeka (AI) sohbet uygulamaları oluşturmanıza olanak tanır ve EIS çıkarım hizmeti Jina AI modelleri için destek ekler. Vektör araması için DiskBBQ ve ACORN algoritması bellek kullanımını büyük ölçüde azaltır ve filtrelenmiş arama performansını iyileştirir; ayrıca GPU hızlandırması desteklenir. Sorgu ve analiz için ES|QL, çapraz-dizin ilişkilendirmesi için LOOKUP JOIN, çok aşamalı toplama için Inline Stats ve gecikmeyi 5 kata kadar azaltan zaman serisi sorgu optimizasyonu ekler. Altta yatan motor Lucene 10'a yükseltildi ve yüksek eşzamanlılık senaryolarında GC kararlılığı iyileştirildi.

Değişiklikler hakkında daha fazla bilgi için bkz. 9.x'teki yenilikler.

8,17 Sürümü

Yeni açık kaynaklı özellikler:

• dense_vector, Better Binary Quantization (BBQ) nicelleştirme türünü tanıttı. Vektör dizinleri 32 kat bellek sıkıştırması elde ederek bellek kapasitesini büyük ölçüde azaltır.

• Inference API genel kullanıma sunuldu (GA). Daha fazla bilgi için bkz. Inference APIs.

• Reciprocal rank fusion (RRF) genel kullanıma sunuldu (GA). Daha fazla bilgi için bkz. Reciprocal rank fusion.

• logsdb dizin modu genel kullanıma sunuldu (GA). Günlük dizinleme yaklaşık üç kat daha az depolama alanı kullanır. Daha fazla bilgi için bkz. Logs data stream.

• Yerleşik Elastic Rerank modeli tanıtıldı. Daha fazla bilgi için bkz. Elastic Rerank.

• best_compression codec'i zstd kullanır; bu da depolamayı yaklaşık %12 azaltır ve yazma aktarım hızını %14 artırır.

• Tam metin arama desteği dahil olmak üzere çeşitli ES|QL özellikleri optimize edildi. Daha fazla bilgi için bkz. ES|QL. Alibaba Cloud Elasticsearch, 8,17 tabanlı en son gelişmiş sürümü yayınladı. Yerleşik bir model hizmeti, yapay zeka (AI) arama uygulamalarını esnek bir şekilde oluşturmanıza olanak tanır, herhangi bir harici yapay zeka (AI) model hizmeti çağrılabilir ve Better Binary Quantization (BBQ) bellek maliyetini 10 kattan fazla tasarruf sağlar.

Değişiklikler hakkında daha fazla bilgi için bkz. 8,17'deki yenilikler ve 8,16'daki yenilikler.

8,15 Sürümü

Yeni açık kaynaklı özellikler:

• Vektör dizini alanları optimize edildi. Daha fazla bilgi için bkz. dense-vector.

• int8_hnsw türü, hnsw'nin yerine varsayılan tür olarak geçti ve int8 nicelleştirme varsayılan olarak etkinleştirildi.

• int4 nicelleştirme desteklendi; bu da bellek kapasitesini 8 kat tasarruf sağlar.

• bit vektör türü eklendi.

• SIMD komutları, aarch64 mimarisinde int8 nicelleştirilmiş dizinlerin birleştirme performansını hızlandırır. Birleştirme performansı yaklaşık 3 kat artar.

• Yeniden sıralama aşaması desteklendi ve text_similarity_reranker bir yeniden sıralama modeli kullanabilir. Daha fazla bilgi için bkz. text-similarity-reranker-retriever.

• Çok kanallı geri çağırmayı desteklemek için retriever sorgu sözdizimi eklendi. Daha fazla bilgi için bkz. retriever.

• Anlamsal aramayı kolaylaştırmak için semantic_text alan türü eklendi. Daha fazla bilgi için bkz. semantic-text.

• Seyrek sorgular, text_expansion yerine sparse_vector sözdizimini kullanır. Daha fazla bilgi için bkz. query-dsl-sparse-vector-query.

• Query rules API genel kullanıma sunuldu (GA). Daha fazla bilgi için bkz. query-rules-apis.

• Index Sorting, iç içe geçmiş alanları destekler. Daha fazla bilgi için bkz. index-modules-index-sorting.

• Günlük senaryoları için verimli logsdb dizini eklendi. Daha fazla bilgi için bkz. logs-data-stream.

• Lucene 9.11'e yükseltildi; bu da bellek verimliliğini ve sorgu performansını artırır. Daha fazla bilgi için bkz. apache-lucenetm-9110-available. Değişiklikler hakkında daha fazla bilgi için bkz. 8,15'teki yenilikler ve 8,14'teki yenilikler.

8,13 Sürümü

Yeni açık kaynaklı özellikler:

• Vektör boyutları 4.096'ya çıkarıldı. Daha fazla bilgi için bkz. 4096 dimension dense vector.

• Vektör dizinleri Scalar Quantization'ı destekler; bu da vektör dizinlerinin belleğini neredeyse %75 azaltır. Daha fazla bilgi için bkz. scalar-quantization-in-lucene.

• Seyrek vektörler desteklendi ve sparse_vector türü eklendi. Daha fazla bilgi için bkz. Sparse vector.

• Tek bir parçada sorgu eşzamanlılığı desteklendi. Daha fazla bilgi için bkz. Query parallelization.

• Vektör alanları iç içe geçmiş türü destekler. Bir belgeyi pasajlara bölebilir ve bu pasajlar için vektör dizinleri oluşturabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz. Multiple results from the same doc with nested vectors.

• Learning To Rank eklendi; bu da rescore aşamasında sonuçların yeniden sıralanmasını destekler. Daha fazla bilgi için bkz. Learning To Rank.

• Harici model hizmetlerini entegre eden yeni bir inference API desteklendi. Daha fazla bilgi için bkz. inference APIs.

• SIMD, vektör sorgu performansını iyileştirir. Daha fazla bilgi için bkz. Accelerating vector search with SIMD instructions. Değişiklikler hakkında daha fazla bilgi için bkz. 8,13'teki yenilikler.

8,9 Sürümü

Yeni açık kaynaklı özellikler:

• Metin ve vektör geri çağırma sonuçlarının hibrit sıralaması desteklendi. Daha fazla bilgi için bkz. Reciprocal rank fusion (RRF).

• Maksimum vektör boyutları 2.048'e çıkarıldı. Daha fazla bilgi için bkz. Increase max number of vector dims to 2048.

• Brute-force alım performansı iyileştirildi. Daha fazla bilgi için bkz. Improve brute force vector search speed.

• KNN sorguları aynı anda birden fazla alanda sorgulamayı destekler. Daha fazla bilgi için bkz. Allow more than one KNN search clause.

• ELSER modeli yerleşiktir. Daha fazla bilgi için bkz. ELSER inference integration.

• Dağıtılmış NLP model zamanlaması ve yönetimi kararlı bir şekilde desteklendi. Daha fazla bilgi için bkz. Make native inference generally available.

• Birincil anahtarlarla yazma performansı iyileştirildi. Daha fazla bilgi için bkz. Primary key optimization.

• Sabit anahtar kelime alanları için sorgu performansı iyileştirildi. Daha fazla bilgi için bkz. Skip shards when querying constant keyword fields.

• Zaman serisi veri akışı (TSDS) ve Downsample kararlı bir şekilde desteklendi. Daha fazla bilgi için bkz. TSDS ve Downsample.

• Kaynak metin belleği optimize edildi ve ThreadLocal kullanımı kaldırıldı. Daha fazla bilgi için bkz. Remove uses of deprecated LeafReader. Değişiklikler hakkında daha fazla bilgi için bkz. 8,9'daki yenilikler.

8,5 Sürümü

Yeni açık kaynaklı özellikler:

• Vektör benzerlik araması HNSW algoritmasına dayalı olarak uygulandı. Daha fazla bilgi için bkz. k-nearest neighbor (kNN) search.

• Zaman serisi özelliği (TSDS) eklendi. Daha fazla bilgi için bkz. Time series data stream (TSDS).

• Geo grid sorguları eklendi. Daha fazla bilgi için bkz. Geo grid query.

• Güvenlik yapılandırması basitleştirildi. Daha fazla bilgi için bkz. Start the Elastic Stack with security enabled automatically.

• Lucene sıkıştırma algoritması iyileştirilerek dizin boyutu azaltıldı.

• Aralık sorgusu performansı geliştirildi.

• lookup çalışma zamanı alan türü desteklendi. Daha fazla bilgi için bkz. lookup-runtime-fields.

• Rastgele örnekleme toplu sorguları uygulandı. Daha fazla bilgi için bkz. Random sampler aggregation.

• Ana düğüm ve veri düğümlerindeki yığın bellek tüketimi azaltıldı.

• _type kaldırıldı. Ancak 8.x, 7.x istekleriyle uyumlu kalır. Uyumluluk hakkında daha fazla bilgi için bkz. rest-api-compatibility.

• Dizin koruması sağlandı. Varsayılan olarak elastic kullanıcısı yalnızca yerleşik ES dizinlerini okuyabilir. Değişiklikler hakkında daha fazla bilgi için bkz. Breaking changes in 8.5.

7,16 Sürümü

Yeni açık kaynaklı özellikler:

• SQL sorguları çapraz-küme aramasında desteklendi.

• Ingest işlem hattı, aralık türündeki enrich ilkelerini destekler.

• Önbellek, sorgu performansını artırmak için optimize edildi.

• Veri akışına dizin ekleyebilir ve veri akışından dizin kaldırabilirsiniz.

• Küme UUID'si ve adı denetim günlüğüne eklendi. Değişiklikler hakkında daha fazla bilgi için bkz. Breaking changes in 7.16.

7,10 Sürümü

Yeni açık kaynaklı özellikler:

• Depolanan alanlar için sıkıştırma yeteneği iyileştirilerek depolama maliyetleri azaltıldı.

• ES güvenliği, Event Query Language (EQL) ile geliştirildi.

• search.max_buckets varsayılan değeri 10.000'den 65.535'e çıkarıldı.

• Büyük/küçük harfe duyarlı olmayan sorgular desteklendi. Büyük/küçük harfe duyarlı olmayan bir sorgu çalıştırmak için isteğe bağlı case_insensitive parametresini true olarak ayarlayın. Değişiklikler hakkında daha fazla bilgi için bkz. Breaking changes in 7.10.

7,7 Sürümü

Yeni açık kaynaklı özellikler:

• Bir dizin oluşturduğunuzda varsayılan parça sayısı beşten bire değişti.

• Eşleme türleri kaldırıldı. Dizin eşlemelerini ve şablonlarını tanımlarken bir tür belirtmenize gerek yoktur. Daha fazla bilgi için bkz. Removal of mapping types.

• Bir arama isteği varsayılan olarak en fazla 10.000 belge döndürür. Toplam sayı bu değeri aşarsa ES yalnızca 10.000 belge döndürür. Daha fazla bilgi için bkz. track_total_hits 10000 default.

• Tek bir veri düğümü varsayılan olarak en fazla 1.000 parça içerebilir. Bu sınırı cluster.max_shards_per_node parametresini kullanarak yapılandırabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz. cluster shard limit.

• Toplam kaydırma nesnesi sayısı varsayılan olarak 500 ile sınırlıdır. Bu sınırı search.max_open_scroll_context parametresini kullanarak yapılandırabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz. Scroll Search Context.

• Üst devre kesici, gerçek kullanılabilir belleği temel alır (indices.breaker.total.use_real_memory). JVM yığın belleğinin %95'i olan varsayılan değer, bellek kullanımını maksimize eder ve bellek yetersizliği hatalarını önler. Daha fazla bilgi için bkz. Circuit Breaker.

• _all alanı için destek kullanımdan kaldırıldı; bu da arama performansını iyileştirir.

• Intervals Queries eklendi. Metindeki birden çok dizenin sırasına ve yakınlığına göre belgeleri alabilirsiniz.

• Denetim günlüğünü etkinleştirdiğinizde denetim olayları ana bilgisayar dosya sistemindeki <clustername>_audit.json dosyasına kalıcı olarak yazılır. Bir dizine çıktı verilmesi desteklenmez. Daha fazla bilgi için bkz. Enabling audit logging. 7.x serisindeki değişiklikler hakkında daha fazla bilgi için bkz. Breaking changes in 7.0.

6.x Sürümü (6,7 ve 6,8)

Yeni açık kaynaklı özellikler:

• Bir dizin yalnızca bir türe sahip olabilir. _doc kullanmanızı öneririz.

• 6.6.0 sürümünden itibaren dizin bakım maliyetlerini azaltmak için index lifecycle management (ILM) eklendi.

• Geçmiş verileri özetlemek için Rolling up historical data özelliği eklendi.

• 6.3 sürümünden itibaren X-Pack SQL desteklendi. SQL deyimleri DSL deyimlerine dönüştürülerek DSL öğrenme maliyeti azaltıldı.

• Toplama işlevleri zenginleştirildi. Composite, Parent ve Weighted Avg işlevleri desteklendi. Değişiklikler hakkında daha fazla bilgi için bkz. Breaking changes in 6.0.

5.x Sürümü (5,6)

Yeni açık kaynaklı özellikler:

• Bir dizin birden çok türe sahip olabilir ve özel türler desteklendi.

• String alan türü kaldırıldı ve yerine text veya keyword getirildi.

• Dizin alanının değeri not_analyzed veya no yerine true veya false olarak değişti.

• Depolama maliyetlerini azaltmak için double yerine float kullanıldı.

• Java High Level REST Client, eski Java taşıma istemcisinin yerini aldı. Değişiklikler hakkında daha fazla bilgi için bkz. Breaking changes in 5.0.