版本发布日志 #
这里是 INFINI Easysearch 历史版本发布的相关说明。
1.6.0 #
Breaking changes #
Features #
- 增加 _field_usage_stats api，统计索引每个字段的访问次数
- 新增 _disk_usage api，可以分析指定索引每个字段的磁盘占用大小
- 增加 flattened 类型，将json对象作为字符串处理，可以减少嵌套json型的文档的大小
Bug fix #
Improvements #
- source_reuse 增加对 _source 中数字类型的值进行复用压缩，可进一步降低 _source 磁盘占用
- 改进 source_reuse 筛选字段的逻辑
1.5.0 #
Breaking changes #
Features #
- 增加 sql 插件，支持使用 REST 接口和 JDBC 进行 SQL 查询
- 支持 sql 常用函数、包括数学函数、三角函数、日期函数、字符串函数、聚合函数等
- sql 语句可以嵌入全文检索
- 增加 jdbc 驱动，可以通过用户密码或证书连接到集群
Bug fix #
- 修复 knn 插件的配置项导致非 knn 索引的 setting 不能正常解析的 bug
Improvements #
1.4.0 #
Breaking changes #
Features #
- 索引生命周期管理增加 wait_for_snapshot 操作，在删除索引之前，等待执行指定的快照管理策略，这样可以确保已删除索引的快照可用
- 增加 analysis-hanlp 分词插件
- 增加 jieba 分词插件
Bug fix #
- 修复启用 index.source_reuse 时，对复杂多层 json 的 source 字段 解析不正确的 bug
Improvements #
- 更新索引生命周期管理 api 文档，增加策略应用和更新说明，增加 wait_for_snapshot 说明
- 执行 initialize.sh 命令时增加初始化确认提示，是否将admin密码记录日志。
1.3.0 #
Breaking changes #
Features #
- 增加 kNN 检索插件：
- 新增 knn_nearest_neighbors query api
- Mapping 新增 knn_dense_float_vector 和 knn_sparse_bool_vector 数据类型
- 支持近似kNN搜索和精确kNN搜索
Bug fix #
Improvements #
- admin 用户默认由 initialize.sh 脚本生成随机密码,增强了安全性
- 增加适配 Windows 平台
- 增加 Docker 镜像
1.2.0 #
Breaking changes #
Features #
- 正式发布快照生命周期管理 (SLM) API, 支持定时备份和删除快照，以及保留快照的个数
- 增加 跨集群复制 (Cross-cluster replication) 功能：
- 支持手动或自动复制索引
- 支持暂停和恢复复制索引
- 支持取消指定索引的跨集群复制
Bug fix #
- security 模块修复缺少某些角色验证属性的问题
Improvements #
- 兼容 ES6.0 版本的索引
1.1.1 #
Breaking changes #
Features #
Bug fix #
- 修复模板别名在某些场景不生效的 bug
- 防止 BigArray 在某些场景发生内存泄漏
- 修复 SourceValueFetcher 可能遗漏字段的 bug
Improvements #
- easysearch.yml 增加 elasticsearch.api_compatibility 配置项, 兼容 logstash-oss, filebeat-oss, apm-server-oss 等 Elasticsearch 的客户端
1.1.0 #
Breaking changes #
- Lucene 版本升级到 8.11.2
Features #
- 增加 ZSTD codec，引入 ZSTD 压缩算法，对存储字段，doc_values，词典进行压缩。
- 增加 index.source_reuse 索引级别配置，对 _source 进一步压缩。
- 提供索引生命周期管理 ILM 模块的功能，绝大部分 API 兼容 Elasticsearch
Bug fix #
Improvements #
- 减少冗余日志输出。
- 减少 modules 模块整体大小
1.0.0 #
Features #
- 兼容 Elasticsearch7.x
- 支持加密传输，权限控制等 security 相关功能
- 相比 Elasticsearch 更加轻量级
