Elastic Stack 6.6.0 发布了，Elasticsearch 作为 Elastic Stack 的核心，它是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。
此版本引入了一些新功能，包括索引生命周期管理、基于 Bkd 树更快的地理位置索引和查询、大量的 SQL 功能改进等。
管理大规模数据生命周期
具有时间序列的日志记录，指标和 APM 等数据，通常存储在基于时间的索引中。当这些数据老化，有许多方法可以确保以最具成本效益的方式来存储它们。例如，随着索引的老化，用户可能希望缩小分片数量或减少用于存储索引的副本数量，或者将其移动到部署在更便宜的硬件上的节点，甚至直接删除。
当前这类用于在集群外部定义管理数据索引生命周期的方法存在不足，同时还需要引入管理开销进行配置和监控。此版本引入了新的索引生命周期管理功能，提供了一种更加集成化和简化的方式来管理这些数据，
索引生命周期管理功能将索引的生命周期分为四个阶段：hot,、warm,、cold 和 delete，用户可以自定义索引生命周期策略，之后交由索引生命周期管理功能自动托管。
冻结索引实现更高的存储率
在给定节点上的索引数量越大，用于支持数据处于开放可搜索状态所需的内存就越多。在某些情况下，例如出于监管原因需要长期存档多年数据，并保持数据处于开放可搜索状态，这实际上就浪费了一些资源。
冻结索引功能用于弥补该问题，当索引被冻结时，它不占用堆，允许单个节点以非常低的开销轻松管理数千个索引。与关闭索引不同，冻结索引可复制，当搜索冻结索引时，查询将完全开放、搜索，然后按顺序关闭每个索引。冻结索引带来更高的磁盘存储与堆的占率，但是时间换空间，代价是搜索延迟。
基于 Bkd 树更快的地理位置索引
使用 Bkd 树进行地理位置索引，带来三大好处：索引速度更快、占用磁盘空间更少，并且内存占用更少。
此外还包括以下变化内容：
Elasticsearch SQL 添加了对日期直方图的支持
机器学习 UI 引入注释功能
Elastic APM 添加新的代理度量标准
Beats、Logstash 和 Kibana 中添加了一些新功能和改进
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下载地址：https://www.elastic.co/downloads