Elasticsearch 9.0 发布，新功能抢先看！-CSDN博客

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在 Elasticsearch 8.0 发布 3 年+（1156 天）后，Elasticsearch 9.0 版本发布！

2025 年 4 月 15 日，Elastic 正式发布了 Elasticsearch 9.0 和 8.18 版本，带来了多项新特性，涵盖了搜索、可观测性、安全性和生成式 AI 等领域。

在 AI 尘嚣日上的今天，9.0 的发布并没有像 8.0、7.0 那样“波涛汹涌”、“铺天盖地”。引用《平凡的世界》田二经典的自白“世事要变了”。

本篇博客将为您详细介绍这些新功能，帮助大家一道更好地了解和应用 Elasticsearch 的最新能力。

Elastic 9.0 官方文档结构变化大

🚀 一、Elasticsearch 9.0：基于 Lucene 10 的重大升级

Elasticsearch 9.0 基于 Lucene 10.1.0 构建，带来了显著的性能提升和资源优化 Lucene 10 引入了更好的并行处理、更智能的索引机制和硬件优化，使得 Elasticsearch 在处理大规模数据时更加高效。

https://github.com/apache/lucene/milestone/2

部署时候记得设置：“xpack.ml.enabled: false”，否则可能会有如下报错。

centos 部署 9.0.0 版本ok

kibana 9.0.0 使用截图

kibana dev tool 提示功能大大增强

🔍 核心新特性一览

1. Better Binary Quantization（BBQ）

Elastic 自主研发的 BBQ 技术，现已正式发布，性能比 OpenSearch 快 5 倍。

该技术通过高效的二进制量化算法，显著提升了向量搜索的速度和准确性，特别适用于大规模生产环。

大白话：Elastic 的 BBQ 更好的二进制量化技术通过将每个向量维度压缩为单个位，极大地减少了存储空间和内存占用，同时保持了高质量的搜索结果。这使得在进行大规模向量搜索时，既节省了资源，又提高了效率。

2. Elastic Distributions of OpenTelemetry（EDOT）

EDOT 提供了原生的 OpenTelemetry 架构支持，简化了数据采集和分析流它支持统一的信号格式，增强了跨系统的可观测性，特别适用于多云和混合云环。

特别说明：EDOT 是 Elastic 提供的工具，可以帮助更轻松地收集和分析不同系统的数据，它支持统一的数据格式，特别适合在多云和混合云环境中使用，提升了整体的监控和可视化能力。

更多参考：

https://www.elastic.co/observability-labs/blog/elastic-distributions-opentelemetry

3. LLM 可观测性

这是当下的热点！

新增的 LLM 可观测性功能，支持对生成式 AI 模型（如 Amazon Bedrock、Google Vertex AI、Azure OpenAI 和 OpenAI）进行性能、错误、提示、响应、使用情况和成本的全面监，这对于构建和维护 AI 驱动的应用至关重要。

4. 攻击发现与自动导入

Elastic Security 引入了“攻击发现”和“自动导入”功能，利用 AI 驱动的安全分析，帮助安全运营团队快速识别和响应。

这些功能提高了检测效率，减少了手动干预。

5. ES|QL 增强

ES|QL（Elasticsearch Query Language）在 9.0 中进行了多项增强，包括：

引入了 INLINESTATS 命令，支持内联统计，简化查询语法。

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