說明：ElasticSearch7.X很多新功能主要基于lucene8.X新特性，故對于lucene8.X新特性不贅述。
7.0.0重要功能
自適應分片訪問選擇
在6.1中已加入這個功能，但是默認是關閉的，在7.0中開始默認開啟。若有兩個節(jié)點，且其中一個節(jié)點上有一個索引的主分片，另一個節(jié)點上有同一個索引的副本分片，在6.X中關閉此特性時，不管每個節(jié)點狀態(tài)如何，是否在做耗時操作，如GC等，每次請求過來時，都會通過輪詢的方式訪問兩個分片其中之一；而在7.X開啟后，ES會統(tǒng)計每次請求耗時，根據(jù)每個節(jié)點訪問響應的耗時長度，對每個節(jié)點的訪問頻次進行自動調整。
"search idle"狀態(tài)下的分片不進行自動refresh
Elasticsearch 7.0 中若分片在30秒內無請求訪問，則分片進入"search idle"狀態(tài)。一旦進入此狀態(tài)且分片所在索引沒有明確設置refresh間隔時間的（默認每秒執(zhí)行），則定時的refresh停止直到下一個訪問請求達到才進行下一次的refresh，在此期間相比原來，將明顯增強索引數(shù)據(jù)的吞吐。如果明確設置了refresh間隔時間，則仍按配置中的間隔時間進行調度執(zhí)行。
跨集群搜索引入ccs_minimize_roundtrips模式
Elasticsearch5.3中發(fā)布了跨集群搜索（cross-cluster search）功能，供用戶跨多個集群進行查詢，如本地協(xié)調節(jié)點去訪問多個不同機房的ES集群查詢日志信息等。Elasticsearch 7.0中引入ccs_minimize_roundtrips執(zhí)行模式可以減少一次請求來回的網(wǎng)絡開銷。
詳情：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/modules-cross-cluster-search.html
新的集群協(xié)調實現(xiàn)
Elasticsearch 6.x 及之前的版本使用名為 Zen Discovery 實現(xiàn)，存在一些缺點，如選主時間較慢（秒級）、部分配置存在易于錯配等情況。
Elasticsearch 7重新設計了集群協(xié)調子系統(tǒng)，移除了minimummasternodes設置，由集群自己選擇可以形成法定數(shù)量的節(jié)點。并且新的子系統(tǒng)可以在很短時間內（亞秒級）完成選主。?
更好支持較小的堆內存
Elasticsearch 7.0新增加了一個熔斷器，更好的追蹤內存使用量，準確地根據(jù)內存用量去拒絕客戶端請求，避免節(jié)點異常；另外聚合操作返回的bucket限制為10000以內。
跨集群復制（CCR）
在?Elasticsearch 6.5中作為beta功能引入，6.7、7.X中GA，可以用在跨機房、跨地區(qū)情況下的集群數(shù)據(jù)同步。在這個版本中加入了一些監(jiān)控的特性，解決了一些例如主從同步異常的問題。
詳情：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.6/ccr-getting-started.html
索引生命周期管理
索引生命周期管理（Index Lifecycle Management）作為一個beta特性在6.6發(fā)布，在7.0GA。索引生命周期管理現(xiàn)在可以管理frozen indices，他作為其cold階段的一部分；也可以對其管理的索引使用CCR功能。
frozen indices詳情：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.0/frozen-indices.html
ILM詳情：https://www.cnblogs.com/sanduzxcvbnm/p/12083735.html；http://www.itdecent.cn/p/94e37a5b0878?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io
Elasticsearch SQL
Elasticsearch SQL可以讓用戶能夠使用SQL進行交互查詢Elasticsearch中索引數(shù)據(jù)。該功能在Elasticsearch 6.3中作為alpha版本引入，目前在Elasticsearch 6.7和7.0中也能夠生產(chǎn)使用。?通過Elasticsearch REST endpoints、Elasticsearch SQL command line interface、?JDBC driver、ODBC driver可以使用es sql。
功能完善的High-level REST客戶端
從Elasticsearch 7.0.0開始，High-level REST Client（HLRC）API的所有功能已經(jīng)宣布完成。原來TransportClient使用者可以計劃將TransportClient遷移到HLRC。
支持納秒時間戳
Elasticsearch 7.0.0引入了JDK8原生時間庫，可以處理納秒精度時間戳。
支持TLS1.3
JDK11可以支持TLS1.3，所以如果使用JDK11，那在es中可以選擇使用TLS1.3.另外TLS1.0被移除，使用老版本jdk的可以選擇使用TLS1.1或者1.2。
發(fā)行包中內置JDK
內置了OpenJDK，使得上手起來更加快速。
JSON格式的日志
在日志目錄下，我們會看到有.json拓展的日志。這便于我們使用類似jq的工具去查看日志，同時也在日志中加入了許多額外結構化信息，例如node.id,?cluster.uuid,?type。
更快的Top Hits檢索
這是lucene8中的重要版本功能更新。在之前的版本中，查詢會計算所有命中的文檔，但是用戶經(jīng)常查詢 'a' , 'the' 等詞匯，這種詞匯不會增加多少文檔得分，但迫使查詢過程為大量的文檔進行打分。
因此，如果檢索結果只需要返回 TOP-K 的結果，而非范圍準確的命中數(shù)量，可以對此進行優(yōu)化，Lucene 8 中引入了 WAND 算法來實現(xiàn)此特性。當檢索結果小于指定的結果總數(shù)時，該優(yōu)化不會生效。
在停止計算命中文檔總數(shù)之后，查詢 QPS 得到大幅提升，以下結果來自?lucene 官方基準測試
Bool AND 查詢，提升 2.3 倍左右。
Bool OR 查詢，提升 2.5 倍左右。
Term 查詢，提升 40 倍左右。
在 Elasticsearch 7中，要在查詢中返回 TOP-K 的結果，通過 tracktotalhits 參數(shù)來指定，默認值為10000，根據(jù)自己的需要設置返回前 K 個命中結果，或者設置為 true，返回全部命中結果數(shù)量。
計算 TOP-K 的過程中需要評估文檔的最大得分，這需要在索引過程中寫入一些額外的信息。Lucene 將詞典劃分一個個的 block，并構建了一個跳躍表，在查詢的時候跳過不匹配的文檔，現(xiàn)在，索引過程中會為每個塊中最高影響(impacts）的摘要添加到該跳表中，可以計算出該塊可能產(chǎn)生的最大得分，如果該得分不具有競爭力，則可以跳過它。更多信息可以閱讀此處。
Rank features
Elasticsearch 7.0 中新增了兩個數(shù)據(jù)類型：rank_feature?and?rank_features。他們只作用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，且底層實現(xiàn)上可以利用上面top hits的特性。故可以看作是function score簡化出的一個功能，利用他們可以對排序打分進行干預且查詢效率更快。更多可以看以下詳情：https://www.elastic.co/cn/blog/easier-relevance-tuning-elasticsearch-7-0
script score query
別名function score2。拓展性更佳，可以支持多種腳本語言及java插件，function score原有功能也都可以支持。詳情：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.0/query-dsl-script-score-query.html
7.2.0重要功能
關閉狀態(tài)索引也可以復制
在ElasticSearch7.2+后關閉狀態(tài)的索引也可以進行分片復制，以便于后面集群異常時可以成為主分片，或者進行數(shù)據(jù)恢復。
新增search_as_you_type數(shù)據(jù)字段
可以作于搜索聯(lián)想功能，用戶輸入部分查詢詞后，返回聯(lián)想詞列表。與Completion suggester和Context Suggester功能大部分重復，但兩者有不同的底層實現(xiàn)，search_as_you_type可以利用到最新top hits的特性，而suggester底層使用FST數(shù)據(jù)結構。之所以重新開發(fā)了一個數(shù)據(jù)字段，原因歸結為：新數(shù)據(jù)字段更有利于占用更少的內存開銷；新數(shù)據(jù)字段功能拓展性更加，可以用在普通的query語句中，結合其他filter等語法。
詳情：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.6/search-as-you-type.html；https://github.com/elastic/elasticsearch/issues/33160；https://stackoverflow.com/questions/42127894/whats-the-difference-between-search-as-you-type-and-context-suggester
distance_feature 字段查詢
只能作用于date,?date_nanos, 及 geo_point數(shù)據(jù)類型的字段?？梢苑胖糜趒uery語法中，在查詢中過濾不符合范圍的時間或者距離，查詢語法中需要設置origin（即初始的時間節(jié)點或者經(jīng)緯度）。
7.3.0重要功能
只投票的主節(jié)點
一個只能在選舉時投票而不能成為主節(jié)點的角色被引入了，這有助于高可用，且相對于主節(jié)點，這些節(jié)點只需要消耗非常少量的CPU和內存開銷。
查詢時同義詞重載
新的?Analyzer reload API?允許去修改運行時的分析器及其相應資源。例如，在之前版本中，重載同義詞需要先關閉索引，再打開索引。使用這個api就不需要再關閉索引了。
新的flattened數(shù)據(jù)類型
通過這個字段可以直接索引json數(shù)據(jù)。僅為整個JSON對象創(chuàng)建一個字段映射，這可以幫助防止由于大量不同的字段映射而導致映射爆炸。
詳情：https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/103713730
支持向量字段的計算
有兩種字段類型：sparse_vector?和?dense_vector?，用于計算和查詢向量之間的余弦相似度和點積。
間隔查詢支持前綴及模糊匹配
如題。
別名可以通過跨集群復制進行同步
僅限于設置為只讀的別名索引可以同步，write索引不可以同步。
SQL支持frozen indices
如題。
對于keyword字段聚合時內存消耗更加高效
在ElasticSearch6.X中，使用 Terms Aggregation會占用更多的內存，此版本進行了優(yōu)化，降低內存消耗壓力。
使用異常檢測去發(fā)現(xiàn)不同尋常的數(shù)據(jù)
使用無監(jiān)督的異常檢測算法分析索引中每條doc的數(shù)值型字段，并在每條doc中記錄一個異常值，以比較彼此之間的異常差異。提供evaluate data frame analytics API，以獲取在算法使用期間的一些指標數(shù)據(jù)。
稀有Term聚合
它會聚合出在特定字段中很少出現(xiàn)的字段值。計劃使用它去替換terms aggregation中的"order" : { "_count" : "asc" }配置項。
7.4.0重要功能
固定結果
提供新接口pinned query?，可以指定排在返回結果前列的docs，適用于需要使用引導數(shù)據(jù)的場景。
支持AdoptOpenJDK?
支持AdoptOpenJDK 13，并將其打包在ES包中。
自動查詢取消
如果查詢是以_search結尾，那么當對端連接被關閉后，查詢也會被中止。
新的shape字段
通過這個字段可以在es插入一個幾何范圍，即每條doc都是通過一串坐標點定義的幾何范圍，而通過shape query結合relationship配置，可以對每條doc計算是否是包含、相交等等關系，并將符合條件的取出。
詳情：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/query-dsl-shape-query.html；https://blog.csdn.net/wjzt7322/article/details/103385560；
圓形ingest processor
增加了一個新的圓形預處理，把圓形定義的幾何圖形轉化為一個近似的規(guī)則幾何，便于查詢、聚合、索引等操作。圖形如下：
詳情：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/ingest-circle-processor.html
范圍字段聚合
現(xiàn)在直方圖和日期直方圖將支持范圍字段，例如用其去計算特定時間段內的電話數(shù)等。
7.5.0重要功能
SQL支持shape字段
如題。
Enrich processor
Elasticsearch 5.x版本中引入了Ingest Node的概念（預處理節(jié)點），它使得Es在事實上具備了Logstash的部分功能，即對索引數(shù)據(jù)的預處理。
在7.5增加了一個新的ingest processor，它可以使得新數(shù)據(jù)索引時從原有其他索引中抽取字段數(shù)據(jù)豐富正在插入的doc。
詳情：https://www.felayman.com/articles/2017/11/24/1511527532643.html；https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/103400061
快照生命周期管理
新的快照生命周期管理功能，允許用戶設置定時策略去刪除老的索引。
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新增暫停和恢復接口，使用戶可以臨時暫停自動復制的模式
機器學習分類分析
分類分析是一個有監(jiān)督的機器學習算法，可以預測離散的分類值。在Es中可以進行二分類的算法執(zhí)行，即將數(shù)據(jù)分為兩個可能的類別。
詳情：https://www.elastic.co/guide/en/machine-learning/7.x/dfa-classification.html
7.6.0重要功能
新增histogram字段類型
暫略（https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/histogram.html）
long字段類型的排序優(yōu)化
新版本lucene對這方面進行了重構，重構后也能在排序時過濾在打分上沒有競爭力的文檔(類似top hits)，在查詢效率上提升至少10倍。
7.7.0重要功能
Transforms
ElasticSearch 7.2.0中引入，現(xiàn)在GA。Transforms?and?Transform APIs提供給我們一個能力，即指定索引中不同字段進行聚合，并將聚合結果索引入一個新建索引中（聚合結果中可以產(chǎn)生出其他新的字段，如同類型字段值的出現(xiàn)數(shù)量等），在這個過程中我們可以通過管理接口進行管理，每次聚合結果索引入新索引后，原索引中都會有一個checkpoint，故后面可以繼續(xù)做批量聚合。
詳情：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/transforms.html
參考資料：
https://gitbook.cn/gitchat/column/5ce4ff9a308dd66813d92799/topic/5d47cfa4cb702a087ef8b77b
https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/list/1
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/release-highlights-7.3.0.html
