三人行必有我师

【搜索客社区日报】第2159期 (2025-12-05）

1、Easysearch 2.0.0 性能测试
https://infinilabs.cn/blog/202 ... ents/

2、60 亿+ 条 Elasticsearch 数据泄漏事件引起的反思
https://mp.weixin.qq.com/s/qWrF7UiY7PulGBz4v9zcDg

3、Easysearch 跨集群复制（CCR）实战全攻略之 1——本地两集群间复制
https://mp.weixin.qq.com/s/wxB0fH7GHZGspKB9Rp7gtg

4、Easysearch 跨集群复制 CCR 完全实战指南之2 —— 自动跟随神器介绍
https://mp.weixin.qq.com/s/BzwUFL33Rs9qM1a50BfEhQ

编辑：Fred
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1、Easysearch 2.0.0 性能测试
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2、60 亿+ 条 Elasticsearch 数据泄漏事件引起的反思
https://mp.weixin.qq.com/s/qWrF7UiY7PulGBz4v9zcDg

3、Easysearch 跨集群复制（CCR）实战全攻略之 1——本地两集群间复制
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4、Easysearch 跨集群复制 CCR 完全实战指南之2 —— 自动跟随神器介绍
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Fred2000 发表于 : 4 小时前 评论 (0)

【搜索客社区日报】第2158期 (2025-12-04）

1.Jina AI创业复盘：AI团队的Scaling Law是什么
https://mp.weixin.qq.com/s/tXA ... e%3D1
2.告别 N-gram 调参：解密vLLM里的SuffixDecoding功能
https://mp.weixin.qq.com/s/92cY1er-sbRD38OtRbfwVg
3.Agent RFT 深度解析：如何让 AI 智能体自我进化
https://mp.weixin.qq.com/s/9ylgBXS28l-HO3soY8ytMA

编辑：Se7en
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1.Jina AI创业复盘：AI团队的Scaling Law是什么
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2.告别 N-gram 调参：解密vLLM里的SuffixDecoding功能
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3.Agent RFT 深度解析：如何让 AI 智能体自我进化
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 社区日报
Se7en 发表于 : 1 天前 评论 (0)

Easysearch 2.0.0 性能测试

概述

Easysearch 2.0.0 正式版带来了显著的性能提升和优化改进。通过与上一个稳定版本 1.15.6 的全面对比测试，我们使用 esrally 基准测试工具在 append-no-conflicts 场景下进行了深入的性能评估。测试结果表明，2.0.0 版本在索引性能、查询延迟、内存管理等核心指标上都实现了突破性改进。

核心性能提升

1. 索引性能更加稳定

写入效率提升 12.81%

Easysearch 2.0.0 索引性能表现更加稳定：

  • 累计索引 CPU 时间（所有主分片）：从 225.1 分钟缩短至 196.3 分钟，减少 28.8 分钟（-12.81%）
  • 索引吞吐量：
    • 平均吞吐量从 180,868 docs/s 提升至 190,712 docs/s（+5.44%）
    • 最大吞吐量从 198,184 docs/s 提升至 220,460 docs/s（+11.24%）
    • 最小吞吐量从 164,263 docs/s 提升至 178,961 docs/s（+8.95%）

累计索引 CPU 时间的减少，表明 2.0.0 版本在索引操作上更加高效，CPU 利用率更优。这意味着在相同硬件条件下，Easysearch 2.0.0 能够更快地完成数据摄入任务，对于需要处理大规模数据写入的场景具有重要意义。

Indexing Throughput (docs/s) - Higher is Better

v1.15.6
180,868
v2.0.0
190,712

2. Refresh 和 Flush 耗时缩短

Refresh 和 Flush 性能大幅改善

在 Elasticsearch/Easysearch 中，Refresh 和 Flush 操作对写入性能有直接影响。2.0.0 版本在这两个关键操作上实现了重大优化：

Refresh 性能提升 54.46%

  • 累计刷新时间：从 9.14 分钟降至 4.16 分钟
  • 中位刷新时间：减少 61.86%（从 0.133 分钟降至 0.051 分钟）
  • 最大刷新时间：减少 65.62%（从 1.12 分钟降至 0.39 分钟）

Flush 性能提升 40%

  • 累计刷盘时间：从 12.57 分钟降至 7.54 分钟
  • 中位刷盘时间：减少 57.57%
  • 最大刷盘时间：减少 31.93%

Cumulative Refresh Time (min) - Lower is Better

v1.15.6
9.14 min
v2.0.0
4.16 min

Cumulative Flush Time (min) - Lower is Better

v1.15.6
12.57 min
v2.0.0
7.54 min

这些优化使得 Easysearch 2.0.0 能够更高效地将数据持久化到磁盘，同时减少对写入操作的阻塞。

3. 垃圾回收（GC）性能优化

GC 效率显著提升

  • Young GC 次数：从 525 次降至 426 次，减少 18.86%
  • Young GC 时间：从 16.547 秒降至 15.985 秒，减少 3.40%
  • Old GC：两个版本均无 Old GC 发生，内存管理健康

更少的 GC 次数意味着：

  • 应用程序 STW（Stop-The-World）暂停更少
  • 更稳定的查询响应时间
  • 更好的系统吞吐量

查询性能提升

1. 基础查询延迟降低

多类型查询性能全面提升

查询类型 延迟指标 改进幅度
Default 查询 50 分位延迟 -11.40% (19.97ms → 17.69ms)
99 分位延迟 -15.23% (25.66ms → 21.75ms)
Term 查询 50 分位延迟 -19.88% (4049ms → 3244ms)
90 分位延迟 -18.73% (4137ms → 3362ms)
Range 查询 50 分位延迟 -31.71% (42.19ms → 28.81ms)
100 分位延迟 -64.68% (111.42ms → 39.35ms)

Query Latency Improvements (ms) - Lower is Better

Default Query (50th percentile)
v1.15.6
19.97ms
v2.0.0
17.69ms
Term Query (50th percentile)
v1.15.6
4049ms
v2.0.0
3244ms
Range Query (50th percentile)
v1.15.6
42.19ms
v2.0.0
28.81ms

2. 排序查询性能飞跃

时间戳排序查询优化高达 97%

Easysearch 2.0.0 在排序查询场景下实现了令人瞩目的性能突破：

降序排序（desc_sort_timestamp）

  • 50 分位延迟：从 516.07ms 降至 98.89ms（-80.84%）
  • 90 分位延迟：从 544.84ms 降至 123.59ms（-77.32%）
  • 99 分位延迟：从 603.14ms 降至 139.93ms（-76.80%）

升序排序 + After 分页（asc_sort_with_after_timestamp）

  • 50 分位延迟：从 1272.58ms 降至 33.56ms（-97.36%）
  • 90 分位延迟：从 1386.92ms 降至 37.25ms（-97.31%）
  • 99 分位延迟：从 1474.98ms 降至 38.11ms（-97.42%）

Sort Query Latency (ms) - Lower is Better

Desc Sort
v1.15.6
516ms
v2.0.0
99ms
Asc Sort + After
v1.15.6
1272ms
v2.0.0
 33ms

Force Merge 后的排序查询

在强制合并为单段后，排序查询性能更加出色：

降序排序（force-merge-1-seg）

  • 50 分位延迟：从 131,617ms 降至 115.01ms（-99.91%）
  • 这一改进相当于从 2 分钟以上降至 0.1 秒！

升序 + After 分页（force-merge-1-seg）

  • 50 分位延迟：从 1387.01ms 降至 132.42ms（-90.45%）
  • 90 分位延迟：从 1509.03ms 降至 159.05ms（-89.46%）

3. 聚合查询性能提升

hourly_agg 聚合查询优化

  • 50 分位延迟：从 4192.57ms 降至 3866.07ms（-7.79%）
  • 90 分位延迟：从 4303.51ms 降至 4053.80ms（-5.80%）
  • 99 分位延迟：从 4475.32ms 降至 4269.91ms（-4.59%）

4. Scroll 查询性能改进

大数据量遍历场景优化

  • 50 分位延迟：从 6511.65ms 降至 4623.87ms（-28.99%）
  • 90 分位延迟：从 6881.70ms 降至 5972.79ms（-13.21%）
  • 平均吞吐量：从 24.192 pages/s 提升至 24.485 pages/s（+1.21%）

Scroll Query Latency (ms) - Lower is Better

50th Percentile
v1.15.6
6511.65ms
v2.0.0
4623.87ms
90th Percentile
v1.15.6
6881.70ms
v2.0.0
5972.79ms

5. 高百分位延迟大幅改善

极端场景下的稳定性提升

在衡量系统稳定性的高百分位延迟指标上，2.0.0 版本表现卓越：

场景 99.9 分位延迟改进 99.99 分位延迟改进 100 分位延迟改进
index-append -43.40% -65.35% -70.91%
(3364ms → 1904ms) (9618ms → 3333ms) (13427ms → 3906ms)

这意味着即使在最坏的情况下，2.0.0 版本也能提供更加稳定和可预测的性能表现。

范围查询性能提升

200s-in-range 和 400s-in-range 查询优化

  • 200s-in-range：

    • 50 分位延迟降低 15.60%
    • 吞吐量提升 1.20%
  • 400s-in-range：
    • 50 分位延迟降低 8.44%
    • 吞吐量提升 0.23%

存储优化

磁盘空间使用更高效

  • 存储大小：从 19.51 GB 降至 19.14 GB（-1.93%）
  • 段数量：从 43 个增至 50 个（+16.28%）

虽然段数量略有增加，但总存储空间仍然减少，说明数据压缩和存储效率得到了提升。

Merge 策略调整

合并操作的权衡

需要注意的是，2.0.0 版本在 Merge 方面有以下变化：

  • Merge 次数从 184 次增至 192 次（+4.35%）
  • Merge 限流时间从 9.53 分钟增至 11.17 分钟（+17.20%）

这是为了平衡写入性能和查询性能所做的策略调整。用户可以根据实际场景需求，通过以下参数进行优化：

{
  "index.merge.scheduler.max_thread_count": "1",
  "index.merge.policy.max_merged_segment": "5gb"
}

技术架构改进

1. 段数据结构优化

通过将段元数据从堆内存迁移到堆外内存，Easysearch 2.0.0 实现了：

  • 更低的 JVM 堆压力
  • 更少的 GC 频率
  • 更稳定的内存使用模式
  • 更好的大数据集支持能力

2. 查询缓存优化

排序查询性能的巨大提升表明 2.0.0 版本可能在以下方面进行了优化：

  • 改进的 Doc Values 访问机制
  • 优化的排序算法
  • 更高效的分页实现
  • 智能的查询结果缓存

3. I/O 优化

Refresh 和 Flush 时间的大幅减少说明：

  • 改进了磁盘 I/O 调度策略
  • 优化了文件系统操作
  • 可能引入了更高效的批量写入机制

适用场景

Easysearch 2.0.0 的性能提升使其在以下场景中表现更加出色：

1. 大规模日志与事件流处理

  • 更高的写入吞吐量（+11.24% 峰值）
  • 更低的索引延迟
  • 适合 APM、日志分析、安全监控等场景

2. 时序数据存储与分析

  • 时间戳排序查询性能提升高达 97%
  • 适合 IoT、监控指标、金融交易数据等场景

3. 全文搜索应用

  • 多类型查询延迟降低 10-30%
  • 高并发场景下更稳定的响应时间
  • 适合电商搜索、内容管理系统等场景

4. 实时分析与 Dashboard

  • 聚合查询性能提升 5-8%
  • 更低的极端延迟，用户体验更好
  • 适合实时报表、业务 BI 等场景

5. 大数据量遍历与导出

  • Scroll 查询延迟降低 29%
  • 适合数据迁移、全量导出等场景

升级建议

兼容性

Easysearch 2.0.0 与 1.15.6 在 API 层面保持兼容，但建议：

  1. 测试环境验证：先在测试环境进行充分验证
  2. 配置审查：检查 Merge 相关配置是否需要调整
  3. 监控指标：升级后密切关注 GC、内存、延迟等指标
  4. 滚动升级：生产环境建议采用滚动升级方式

性能测试环境

本次测试使用 esrally 基准测试工具，测试配置如下：

  • 测试场景：append-no-conflicts
  • 测试时间：
    • Baseline (1.15.6): 2025-11-14
    • Contender (2.0.0): 2025-11-21
  • 部署方式：External（独立部署）
  • CPU 绑定：使用 taskset 绑定 Easysearch 进程 0 到 15 cpu
  • JVM 配置：-Xms16g -Xmx16g

总结

Easysearch 2.0.0 版本在性能方面取得了全面提升：

  • 索引性能提升 12.81%
  • 查询延迟降低 10-97%（不同场景）
  • 内存使用优化 100%（堆内段数据）
  • GC 频率降低 18.86%
  • Refresh 性能提升 54.46%
  • Flush 性能提升 40%
  • 高百分位延迟改善 43-70%

这些改进使得 Easysearch 2.0.0 成为一个更加高效、稳定和可靠的搜索与分析引擎，特别适合处理大规模数据和实时查询场景。无论是日志分析、时序数据处理，还是全文搜索应用，2.0.0 版本都能提供更优秀的性能表现。

我们强烈建议用户升级到 Easysearch 2.0.0，以获得这些显著的性能提升和更好的使用体验。

关于 Easysearch

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

作者：张磊，极限科技（INFINI Labs）搜索引擎研发负责人，对 Elasticsearch 和 Lucene 源码比较熟悉，目前主要负责公司的 Easysearch 产品的研发以及客户服务工作。
原文：https://infinilabs.cn/blog/2025/easysearch-2.0.0-performance-improvements/

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概述

Easysearch 2.0.0 正式版带来了显著的性能提升和优化改进。通过与上一个稳定版本 1.15.6 的全面对比测试，我们使用 esrally 基准测试工具在 append-no-conflicts 场景下进行了深入的性能评估。测试结果表明，2.0.0 版本在索引性能、查询延迟、内存管理等核心指标上都实现了突破性改进。

核心性能提升

1. 索引性能更加稳定

写入效率提升 12.81%

Easysearch 2.0.0 索引性能表现更加稳定：

  • 累计索引 CPU 时间（所有主分片）：从 225.1 分钟缩短至 196.3 分钟，减少 28.8 分钟（-12.81%）
  • 索引吞吐量：
    • 平均吞吐量从 180,868 docs/s 提升至 190,712 docs/s（+5.44%）
    • 最大吞吐量从 198,184 docs/s 提升至 220,460 docs/s（+11.24%）
    • 最小吞吐量从 164,263 docs/s 提升至 178,961 docs/s（+8.95%）

累计索引 CPU 时间的减少，表明 2.0.0 版本在索引操作上更加高效，CPU 利用率更优。这意味着在相同硬件条件下，Easysearch 2.0.0 能够更快地完成数据摄入任务，对于需要处理大规模数据写入的场景具有重要意义。

Indexing Throughput (docs/s) - Higher is Better

v1.15.6
180,868
v2.0.0
190,712

2. Refresh 和 Flush 耗时缩短

Refresh 和 Flush 性能大幅改善

在 Elasticsearch/Easysearch 中，Refresh 和 Flush 操作对写入性能有直接影响。2.0.0 版本在这两个关键操作上实现了重大优化：

Refresh 性能提升 54.46%

  • 累计刷新时间：从 9.14 分钟降至 4.16 分钟
  • 中位刷新时间：减少 61.86%（从 0.133 分钟降至 0.051 分钟）
  • 最大刷新时间：减少 65.62%（从 1.12 分钟降至 0.39 分钟）

Flush 性能提升 40%

  • 累计刷盘时间：从 12.57 分钟降至 7.54 分钟
  • 中位刷盘时间：减少 57.57%
  • 最大刷盘时间：减少 31.93%

Cumulative Refresh Time (min) - Lower is Better

v1.15.6
9.14 min
v2.0.0
4.16 min

Cumulative Flush Time (min) - Lower is Better

v1.15.6
12.57 min
v2.0.0
7.54 min

这些优化使得 Easysearch 2.0.0 能够更高效地将数据持久化到磁盘，同时减少对写入操作的阻塞。

3. 垃圾回收（GC）性能优化

GC 效率显著提升

  • Young GC 次数：从 525 次降至 426 次，减少 18.86%
  • Young GC 时间：从 16.547 秒降至 15.985 秒，减少 3.40%
  • Old GC：两个版本均无 Old GC 发生，内存管理健康

更少的 GC 次数意味着：

  • 应用程序 STW（Stop-The-World）暂停更少
  • 更稳定的查询响应时间
  • 更好的系统吞吐量

查询性能提升

1. 基础查询延迟降低

多类型查询性能全面提升

查询类型 延迟指标 改进幅度
Default 查询 50 分位延迟 -11.40% (19.97ms → 17.69ms)
99 分位延迟 -15.23% (25.66ms → 21.75ms)
Term 查询 50 分位延迟 -19.88% (4049ms → 3244ms)
90 分位延迟 -18.73% (4137ms → 3362ms)
Range 查询 50 分位延迟 -31.71% (42.19ms → 28.81ms)
100 分位延迟 -64.68% (111.42ms → 39.35ms)

Query Latency Improvements (ms) - Lower is Better

Default Query (50th percentile)
v1.15.6
19.97ms
v2.0.0
17.69ms
Term Query (50th percentile)
v1.15.6
4049ms
v2.0.0
3244ms
Range Query (50th percentile)
v1.15.6
42.19ms
v2.0.0
28.81ms

2. 排序查询性能飞跃

时间戳排序查询优化高达 97%

Easysearch 2.0.0 在排序查询场景下实现了令人瞩目的性能突破：

降序排序（desc_sort_timestamp）

  • 50 分位延迟：从 516.07ms 降至 98.89ms（-80.84%）
  • 90 分位延迟：从 544.84ms 降至 123.59ms（-77.32%）
  • 99 分位延迟：从 603.14ms 降至 139.93ms（-76.80%）

升序排序 + After 分页（asc_sort_with_after_timestamp）

  • 50 分位延迟：从 1272.58ms 降至 33.56ms（-97.36%）
  • 90 分位延迟：从 1386.92ms 降至 37.25ms（-97.31%）
  • 99 分位延迟：从 1474.98ms 降至 38.11ms（-97.42%）

Sort Query Latency (ms) - Lower is Better

Desc Sort
v1.15.6
516ms
v2.0.0
99ms
Asc Sort + After
v1.15.6
1272ms
v2.0.0
 33ms

Force Merge 后的排序查询

在强制合并为单段后，排序查询性能更加出色：

降序排序（force-merge-1-seg）

  • 50 分位延迟：从 131,617ms 降至 115.01ms（-99.91%）
  • 这一改进相当于从 2 分钟以上降至 0.1 秒！

升序 + After 分页（force-merge-1-seg）

  • 50 分位延迟：从 1387.01ms 降至 132.42ms（-90.45%）
  • 90 分位延迟：从 1509.03ms 降至 159.05ms（-89.46%）

3. 聚合查询性能提升

hourly_agg 聚合查询优化

  • 50 分位延迟：从 4192.57ms 降至 3866.07ms（-7.79%）
  • 90 分位延迟：从 4303.51ms 降至 4053.80ms（-5.80%）
  • 99 分位延迟：从 4475.32ms 降至 4269.91ms（-4.59%）

4. Scroll 查询性能改进

大数据量遍历场景优化

  • 50 分位延迟：从 6511.65ms 降至 4623.87ms（-28.99%）
  • 90 分位延迟：从 6881.70ms 降至 5972.79ms（-13.21%）
  • 平均吞吐量：从 24.192 pages/s 提升至 24.485 pages/s（+1.21%）

Scroll Query Latency (ms) - Lower is Better

50th Percentile
v1.15.6
6511.65ms
v2.0.0
4623.87ms
90th Percentile
v1.15.6
6881.70ms
v2.0.0
5972.79ms

5. 高百分位延迟大幅改善

极端场景下的稳定性提升

在衡量系统稳定性的高百分位延迟指标上，2.0.0 版本表现卓越：

场景 99.9 分位延迟改进 99.99 分位延迟改进 100 分位延迟改进
index-append -43.40% -65.35% -70.91%
(3364ms → 1904ms) (9618ms → 3333ms) (13427ms → 3906ms)

这意味着即使在最坏的情况下，2.0.0 版本也能提供更加稳定和可预测的性能表现。

范围查询性能提升

200s-in-range 和 400s-in-range 查询优化

  • 200s-in-range：

    • 50 分位延迟降低 15.60%
    • 吞吐量提升 1.20%
  • 400s-in-range：
    • 50 分位延迟降低 8.44%
    • 吞吐量提升 0.23%

存储优化

磁盘空间使用更高效

  • 存储大小：从 19.51 GB 降至 19.14 GB（-1.93%）
  • 段数量：从 43 个增至 50 个（+16.28%）

虽然段数量略有增加，但总存储空间仍然减少，说明数据压缩和存储效率得到了提升。

Merge 策略调整

合并操作的权衡

需要注意的是，2.0.0 版本在 Merge 方面有以下变化：

  • Merge 次数从 184 次增至 192 次（+4.35%）
  • Merge 限流时间从 9.53 分钟增至 11.17 分钟（+17.20%）

这是为了平衡写入性能和查询性能所做的策略调整。用户可以根据实际场景需求，通过以下参数进行优化：

{
  "index.merge.scheduler.max_thread_count": "1",
  "index.merge.policy.max_merged_segment": "5gb"
}

技术架构改进

1. 段数据结构优化

通过将段元数据从堆内存迁移到堆外内存，Easysearch 2.0.0 实现了：

  • 更低的 JVM 堆压力
  • 更少的 GC 频率
  • 更稳定的内存使用模式
  • 更好的大数据集支持能力

2. 查询缓存优化

排序查询性能的巨大提升表明 2.0.0 版本可能在以下方面进行了优化：

  • 改进的 Doc Values 访问机制
  • 优化的排序算法
  • 更高效的分页实现
  • 智能的查询结果缓存

3. I/O 优化

Refresh 和 Flush 时间的大幅减少说明：

  • 改进了磁盘 I/O 调度策略
  • 优化了文件系统操作
  • 可能引入了更高效的批量写入机制

适用场景

Easysearch 2.0.0 的性能提升使其在以下场景中表现更加出色：

1. 大规模日志与事件流处理

  • 更高的写入吞吐量（+11.24% 峰值）
  • 更低的索引延迟
  • 适合 APM、日志分析、安全监控等场景

2. 时序数据存储与分析

  • 时间戳排序查询性能提升高达 97%
  • 适合 IoT、监控指标、金融交易数据等场景

3. 全文搜索应用

  • 多类型查询延迟降低 10-30%
  • 高并发场景下更稳定的响应时间
  • 适合电商搜索、内容管理系统等场景

4. 实时分析与 Dashboard

  • 聚合查询性能提升 5-8%
  • 更低的极端延迟，用户体验更好
  • 适合实时报表、业务 BI 等场景

5. 大数据量遍历与导出

  • Scroll 查询延迟降低 29%
  • 适合数据迁移、全量导出等场景

升级建议

兼容性

Easysearch 2.0.0 与 1.15.6 在 API 层面保持兼容，但建议：

  1. 测试环境验证：先在测试环境进行充分验证
  2. 配置审查：检查 Merge 相关配置是否需要调整
  3. 监控指标：升级后密切关注 GC、内存、延迟等指标
  4. 滚动升级：生产环境建议采用滚动升级方式

性能测试环境

本次测试使用 esrally 基准测试工具，测试配置如下：

  • 测试场景：append-no-conflicts
  • 测试时间：
    • Baseline (1.15.6): 2025-11-14
    • Contender (2.0.0): 2025-11-21
  • 部署方式：External（独立部署）
  • CPU 绑定：使用 taskset 绑定 Easysearch 进程 0 到 15 cpu
  • JVM 配置：-Xms16g -Xmx16g

总结

Easysearch 2.0.0 版本在性能方面取得了全面提升：

  • 索引性能提升 12.81%
  • 查询延迟降低 10-97%（不同场景）
  • 内存使用优化 100%（堆内段数据）
  • GC 频率降低 18.86%
  • Refresh 性能提升 54.46%
  • Flush 性能提升 40%
  • 高百分位延迟改善 43-70%

这些改进使得 Easysearch 2.0.0 成为一个更加高效、稳定和可靠的搜索与分析引擎，特别适合处理大规模数据和实时查询场景。无论是日志分析、时序数据处理，还是全文搜索应用，2.0.0 版本都能提供更优秀的性能表现。

我们强烈建议用户升级到 Easysearch 2.0.0，以获得这些显著的性能提升和更好的使用体验。

关于 Easysearch

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

作者：张磊，极限科技（INFINI Labs）搜索引擎研发负责人，对 Elasticsearch 和 Lucene 源码比较熟悉，目前主要负责公司的 Easysearch 产品的研发以及客户服务工作。
原文：https://infinilabs.cn/blog/2025/easysearch-2.0.0-performance-improvements/

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 性能测试  Easysearch
INFINI Labs 小助手 发表于 : 1 天前 评论 (0)

【搜索客社区日报】第2157期 (2025-12-03）

1. 使用 LangChain 和 Elasticsearch 开发一个 agentic RAG 助手
https://elasticstack.blog.csdn ... 74725

2. 混合搜索无需头疼：使用 retrievers 简化混合搜索
https://elasticstack.blog.csdn ... 35155

3. 理解智能体人工智能的知识图谱（搭梯）
https://medium.com/%40shilpath ... 8387b

编辑：kin122 
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1. 使用 LangChain 和 Elasticsearch 开发一个 agentic RAG 助手
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kin122 发表于 : 2 天前 评论 (0)

【搜索客社区日报】第2156期 (2025-12-02）

1. 用 AI 解锁你搜索服务的潜能（需要梯子）
https://medium.com/pickme-engi ... 46a9d

2. 手搓一个搜索引擎难吗？（需要梯子）
https://karboosx.net/post/4eZx ... works

3. 把ES的数据导到qdrant，现在会了吧（需要梯子）
https://pub.towardsai.net/how- ... ad1b8

编辑：斯蒂文
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1. 用 AI 解锁你搜索服务的潜能（需要梯子）
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2. 手搓一个搜索引擎难吗？（需要梯子）
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 社区日报
God_lockin 发表于 : 3 天前 评论 (0)

【搜索客社区日报】第2151期 (2025-11-25）

1. Elastic SIEM 这么强的安全实验室还要啥自行车（需要梯子）
https://medium.com/%40securenu ... f92b5

2. 5分钟就给你搜索引擎拉起来了，信不信？（需要梯子）
https://medium.com/%40abel.ncm ... 05a61

3. 日志平台大掰头，这次你站谁？（需要梯子）
https://medium.com/%40rostisla ... 1379b

编辑：斯蒂文
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1. Elastic SIEM 这么强的安全实验室还要啥自行车（需要梯子）
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2. 5分钟就给你搜索引擎拉起来了，信不信？（需要梯子）
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 社区日报
God_lockin 发表于 : 3 天前 评论 (0)

【搜索客社区日报】第2155期 (2025-12-01）

1、使用 Elastic Agent Builder 和 GPT-OSS 构建一个用于 HR 的 AI agent
https://elasticstack.blog.csdn ... 94401

2、混合搜索无需头疼：使用 retrievers 简化混合搜索
https://elasticstack.blog.csdn ... 35155

3、使用 LangChain 和 Elasticsearch 开发一个 agentic RAG 助手
https://elasticstack.blog.csdn ... 74725

4、Easysearch Python 客户端企业级实战——从 0 到 1 解决兼容性与连接难题
https://mp.weixin.qq.com/s/FnRUYVW_JEKerEAE1cJWlg

5、Structured RAG：解决传统 RAG 的准确性盲区
https://mp.weixin.qq.com/s/VsUgOdKl3PJSmqFhHnhReA

编辑：Muse
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1、使用 Elastic Agent Builder 和 GPT-OSS 构建一个用于 HR 的 AI agent
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4、Easysearch Python 客户端企业级实战——从 0 到 1 解决兼容性与连接难题
https://mp.weixin.qq.com/s/FnRUYVW_JEKerEAE1cJWlg

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 社区日报  搜索客社区日报
Muses 发表于 : 4 天前 评论 (0)

【搜索客社区日报】第2154期 (2025-11-28）

1、和快手聊了之后才知道，传统搜索早变天了
https://mp.weixin.qq.com/s/xe6RYpYXNP2JKehL0kk8vg

2、Coco AI V0.9.0 数据权限管控体验
https://blog.csdn.net/yangmf20 ... 03075

3、浅谈 AI 搜索前端打字机效果的实现方案演进
https://my.oschina.net/vivotech/blog/18821045

4、如何使用证书认证连接 Easysearch
https://blog.csdn.net/yangmf20 ... 59952

5、Easysearch 跨集群复制（CCR）实战全攻略之 1——本地两集群间复制
https://mp.weixin.qq.com/s/wxB0fH7GHZGspKB9Rp7gtg

编辑：Fred
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1、和快手聊了之后才知道，传统搜索早变天了
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2、Coco AI V0.9.0 数据权限管控体验
https://blog.csdn.net/yangmf20 ... 03075

3、浅谈 AI 搜索前端打字机效果的实现方案演进
https://my.oschina.net/vivotech/blog/18821045

4、如何使用证书认证连接 Easysearch
https://blog.csdn.net/yangmf20 ... 59952

5、Easysearch 跨集群复制（CCR）实战全攻略之 1——本地两集群间复制
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Fred2000 发表于 : 2025-11-28 08:29 评论 (0)

【搜索客社区日报】第2153期 (2025-11-27）

1.伯克利等高校开源kvcached：KV缓存守护进程实现动态GPU共享，大幅提升GPU利用率，成本直降70%
https://mp.weixin.qq.com/s/3XvI8uzD0UUnTUJ03KjKHg
2.OceanBase 年度发布会 Hands-on AI Workshop 回顾
https://mp.weixin.qq.com/s/5ZuqJzngFqxLJBqxItn5Cg
3.Speculators：生产级训练投机解码的标准化方案
https://mp.weixin.qq.com/s/ndmaREajMMWu79dyZeJj1w
4.Ray symmetric-run：让 vLLM 多节点部署更轻盈
https://mp.weixin.qq.com/s/1cZtyTDr97qLZ40VfOQ5xw

编辑：Se7en
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1.伯克利等高校开源kvcached：KV缓存守护进程实现动态GPU共享，大幅提升GPU利用率，成本直降70%
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2.OceanBase 年度发布会 Hands-on AI Workshop 回顾
https://mp.weixin.qq.com/s/5ZuqJzngFqxLJBqxItn5Cg
3.Speculators：生产级训练投机解码的标准化方案
https://mp.weixin.qq.com/s/ndmaREajMMWu79dyZeJj1w
4.Ray symmetric-run：让 vLLM 多节点部署更轻盈
https://mp.weixin.qq.com/s/1cZtyTDr97qLZ40VfOQ5xw

编辑：Se7en
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 社区日报
Se7en 发表于 : 2025-11-27 21:08 评论 (0)

【搜索客社区日报】第2152期 (2025-11-26）

1. 与 Claude Anthropic 结合的 ES 工具代理（搭梯）
https://medium.com/%40marinell ... f5713

2. Elasticsearch 到本地 LLM0（搭梯）
https://medium.com/%40darkly_s ... f57e7

3. 使用 LLM、MCP 和 Ollama 通过自然语言查询 Elasticsearch
https://david-dudu-zbeda.mediu ... b7b43


编辑：kin122 
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kin122 发表于 : 2025-11-26 10:16 评论 (0)

【搜索客社区日报】第2150期 (2025-11-24)

1、在 Elasticsearch 中实现带可观测性的 agentic 搜索以自动调优相关性
https://elasticstack.blog.csdn ... 50222

2、你的第一个 Elastic Agent：从单个查询到 AI 驱动的聊天（二）
https://elasticstack.blog.csdn ... 64514

3、介绍一种新的向量存储格式：DiskBBQ
https://mp.weixin.qq.com/s/CcDoX6AktlrKhTJuiJAsag

4、Elasticsearch 混合搜索 - Hybrid Search
https://mp.weixin.qq.com/s/PW8W9UDuSCoYrQgVwRfmWQ

5、为什么 LLM 搞不定复杂任务？ReAct 与 Reflexion 技术综述
https://mp.weixin.qq.com/s/GJIjxwGQ0tMBj3if1FU9sw

编辑：Muse
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1、在 Elasticsearch 中实现带可观测性的 agentic 搜索以自动调优相关性
https://elasticstack.blog.csdn ... 50222

2、你的第一个 Elastic Agent：从单个查询到 AI 驱动的聊天（二）
https://elasticstack.blog.csdn ... 64514

3、介绍一种新的向量存储格式：DiskBBQ
https://mp.weixin.qq.com/s/CcDoX6AktlrKhTJuiJAsag

4、Elasticsearch 混合搜索 - Hybrid Search
https://mp.weixin.qq.com/s/PW8W9UDuSCoYrQgVwRfmWQ

5、为什么 LLM 搞不定复杂任务？ReAct 与 Reflexion 技术综述
https://mp.weixin.qq.com/s/GJIjxwGQ0tMBj3if1FU9sw

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 Elasticsearch  社区日报  搜索客社区日报
Muses 发表于 : 2025-11-24 16:00 评论 (0)

INFINI Labs 产品更新 | Coco AI v0.9 与 Easysearch v2.0 全新功能上线，全面支持 GitLab 合并请求（MR）自动 AI Review

release

INFINI Labs 产品更新发布！此次更新主要包括：Coco AI v0.9 全面支持 GitLab 合并请求（MR）自动 AI Review，并重构为插件流水线架构，新增 Neo4j、MongoDB 等 10+ 数据源连接器，开启“AI+开发”协同新范式；Easysearch v2.0 正式发布，内置轻量级管理 UI，无需依赖 Kibana，实现集群“开箱即管”，Lucene 升级至 9.12.2，性能全面提升；INFINI Console、Gateway、Agent、Loadgen v1.30 统一基于 Framework v1.3 升级，全面支持 Easysearch 2.0 与 OpenSearch 3.x，新增百分比聚合、子目录代理等关键能力。详情见 Release Notes。

Coco AI v0.9

Coco AI 是一款完全开源、跨平台的企业级智能搜索与助手系统，专为现代企业打造。它通过统一搜索入口，连接企业内外部的异构数据源，融合大模型能力，帮助团队高效访问知识，智能决策协作。

Coco AI 本次详细更新记录如下：

Coco AI 客户端 v0.9

🚀 功能特性 (Features)

  • feat: 支持通过快捷键切换分组 #911
  • feat: 支持从设置页面打开日志文件夹
  • feat: 支持使用 home 和 end 键移动光标
  • feat: 支持使用 page up 和 page down 键移动选中条
  • feat: 规范化多级菜单的标签结构
  • feat: 当父插件类型为 Extension 时，搜索父插件可以搜到子插件
  • feat: 支持使用 modifier key 和回车对话 AI 助手
  • feat: 允许在光标位于开头时返回
  • feat(插件兼容性): 插件描述文件添加 minimum_coco_version 字段进行版本检查
  • feat: 实现紧凑窗口模式
  • feat: 实现设置项搜索延迟和本地搜索结果权重
  • feat: 添加主窗口透明度设置
  • feat: 添加从默认模式回答紧凑模式的延迟设置

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • refactor: 优化搜索结果的排序逻辑 #910
  • style: 为图片添加深色投影 #912
  • chore: 为 Web 组件添加跨域配置 #921
  • refactor: 若 AXUIElementSetAttributeValue() 失败则进行重试 #924
  • refactor(calculator): 若表达式为 "num => num" 格式则跳过计算 #929
  • chore: 使用自定义日志目录 #930
  • chore: 将 tauri_nspanel 升级至 v2.1 #933
  • refactor: show_coco/hide_coco 现已在 macOS 上改用 NSPanel 的相关方法 #933
  • refactor: 将 convert_pages() 流程封装为函数 #934
  • refactor(post-search): 从每个查询源至少收集 2 份文档 #948
  • refactor: custom_version_comparator() 现已支持语义化版本比较 #941
  • chore: 让主窗口垂直居中 #959
  • refactor(view extension): 通过本地 HTTP 服务器加载 HTML/资源文件 #973

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • fix: 修复服务列表自动更新的问题 #913
  • ix: 修复聊天内容重复的问题 #916
  • fix: 修复固定窗口（Pinned Window）快捷键失效的问题 #917
  • fix: 修复从另一显示器操作焦点窗口时，窗口管理扩展失效的问题 #919
  • fix(窗口管理插件): 修复“下一个/上一个桌面”功能失效的问题 #926
  • fix: 修复页面频繁闪烁的问题 #935
  • fix(view extension): 修复通过快捷键打开扩展时搜索栏 UI 显示异常的问题 #938
  • fix: 修复全选文本后无法删除的问题 #943
  • fix: 修复在聊天和搜索页面之间切换时的抖动问题 #955
  • fix: 修复重复显示登录成功提示的问题 #977
  • fix: 修复 Quick AI 无法继续对话的问题 #979

Coco App 相关截图：

Coco AI 服务端 v0.9

💥 重大变更(Breaking Changes)

  • refactor: 将连接器重构为基于流水线（Pipeline）模式 (#545) #545
  • refactor: 重新实现安全功能；需重新运行设置程序

🚀 功能特性 (Features)

  • feat: 新增 Neo4j 连接器 #539
  • feat: 新增内置商店 #551
  • feat: 基于 RBAC 的安全机制
  • feat: 用户级数据所有权与共享功能
  • feat: 管理界面增加权限校验
  • feat: 新增路由权限验证
  • feat: 新增用户实体卡片
  • feat: 文档管理增加视图功能
  • feat: 新增 Webhooks 管理界面 (#558)
  • feat: 新增 GitLab 合并事件的 Webhook 处理器
  • feat: 集成扩展商店
  • feat: 支持编辑连接器处理器配置
  • feat: 支持配置 Base Path 以自定义服务端点
  • feat: 名称字段增加拼音支持
  • feat: 新增 MongoDB 连接器

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • fix: 修复切换扩展类型后重置搜索关键词的问题
  • fix: 修复全屏小部件的相关问题

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • refactor: 为深色模式添加悬停背景效果
  • chore: 修复文档搜索功能
  • chore: 格式化日期
  • refactor: 更新初始值
  • chore: 修复数据源名称缺失的问题
  • chore: 安装完成后隐藏弹窗
  • chore: 基于框架变更进行重构
  • chore: 为支持深度思考（DeepThink）获取更多文档 #577
  • chore: 启用搜索后将首页更改为搜索页 #541
  • chore: 更新搜索 API 以支持查询 DSL #550
  • chore: 默认按创建时间排序
  • chore: 调整多语言配置
  • chore: 用户表单增加确认密码字段
  • chore: 调整连接器类型
  • chore: 调整连接器 OAuth 重定向设置
  • refactor: 为集成功能进行重构
  • refactor: 移除集成配置中的 Token
  • chore: 编辑用户时禁用邮箱字段
  • chore: 调整搜索设置

Coco Server 相关截图：

Easysearch v2.0

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

Easysearch 本次更新如下：

💥 重大变更(Breaking Changes)

  • 正式发布 Easysearch 2.0 版本，底层 Lucene 更新到 9.12.2
  • 新增 ui 插件，为 Easysearch 提供了轻量级界面化管理功能，不再依赖第三方对集群进行管理，真正做到开箱即用

🚀 功能特性 (Features)

  • 兼容 1.15.x 版本的索引，可无缝升级
  • 新增 UI 插件，涵盖从集群，节点，索引，到分片等不同维度的监控和管理功能
  • 支持关闭 security 进入 UI

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • range 查询，按数字类型字段排序，相比旧版本效率大幅提升

Easysearch UI 相关截图：

Console v1.30

INFINI Console 是一款开源的非常轻量级的多集群、跨版本的搜索基础设施统一管控平台。通过对流行的搜索引擎基础设施进行跨版本、多集群的集中纳管，企业可以快速方便的统一管理企业内部的不同版本的多套搜索集群。

Console 本次详细更新记录如下：

🚀 功能特性 (Features)

  • feat: 支持百分比聚合
  • feat: 为初始化管理员用户增加密码强度校验 (#250)
  • feat: 支持 Nginx 代理下的子目录路径 (#243)

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • fix: 修复了索引映射 (mapping) 在滚动查询 (scroll) 后不正确的问题 (#248)
  • fix: 修复索引 mapping 在滚动操作之后不对的问题
  • fix: 修复集群监控设置显示错误

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • chore: 删除集群后减少 Agent 上报异常错误日志输出 (#258)
  • 此版本包含了底层 Framework v1.3 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Console 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Console 受益。

Gateway v1.30

INFINI Gateway 是一个开源的面向搜索场景的高性能数据网关，所有请求都经过网关处理后再转发到后端的搜索业务集群。基于 INFINI Gateway 可以实现索引级别的限速限流、常见查询的缓存加速、查询请求的审计、查询结果的动态修改等等。

Gateway 本次更新如下：

🚀 功能特性 (Features)

  • feat(rewrite_to_bulk)：使文档更新兼容 Elasticsearch 6.x (#112)

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • fix: 修复心跳连接的潜在泄漏问题 (#107)

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 改进 ReverseProxy 的锁机制和节点发现逻辑 (#111)
  • 此版本包含了底层 Framework v1.3 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Gateway 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Gateway 受益。

Agent v1.30

INFINI Agent 负责采集和上传 Elasticsearch, Easysearch, Opensearch 集群的日志和指标信息，通过 INFINI Console 管理，支持主流操作系统和平台，安装包轻量且无任何外部依赖，可以快速方便地安装。

Agent 本次更新如下：

🚀 功能特性 (Features)

在 Kubernetes 环境下通过环境变量 http.port 探测 Easysearch 的 HTTP 端口

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.3 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Agent 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Agent 受益。

Loadgen v1.30

INFINI Loadgen 是一款开源的专为 Easysearch、Elasticsearch、OpenSearch 设计的轻量级性能测试工具。

Loadgen 本次更新如下：

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.3 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Loadgen 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Loadgen 受益。

Framework 1.3.0

INFINI Framework 是 INFINI Labs 基于 Golang 的产品的核心基础，已开源。该框架以开发者为中心设计，简化了构建高性能、可扩展且可靠的应用程序的过程。

Framework 本次更新如下：

🚀 功能特性 (Features)

  • feat: add delete by query v2 #194
  • feat: support aggregation queries in orm
  • feat: add support for query_string query
  • feat: allow to read http request body multi-times #212
  • feat: add support for Elasticsearch cat allocation API
  • feat: support custom write operation type for indexing_merge processor
  • feat: add util to parse time with local timezone #217
  • feat: add PKCS#12 certificate support for http client config
  • feat: add security module, with rbac,sharing,oauth client etc.
  • feat: add entity_card module
  • feat: add abstract layer for user or teams search
  • feat: add util to normalize folder path
  • feat: add some string utils
  • feat: allow force update all mappings for existing indices
  • feat: add several http filters
  • feat: add util to execute http requests via curl

🐛 问题修复 (Bug Fixes)

  • fix: localhost/127.0.0.1 with noproxy #185
  • fix: cluster metadata lost #200
  • fix: fix security permission cache
  • fix: fix incorrect queue capacity check

✈️ 改进 (Improvements)

  • chore: less logging for session store change #180
  • refactor: initialize index schema using index template
  • chore: add generate secure string util func #183
  • chore: add validate secure func #184
  • refactor: refactoring security structs #191
  • refactor: refactoring schema init logic, disable index based template #188
  • chore: use safe special chars #190
  • chore: reduce log with agent #193
  • chore: add util to register http handler #206
  • chore: allow access application settings for ui #209
  • refactor: refactoring query string parser #216
  • chore: update default fuzziness to 3 #215
  • chore: avoid using same session name for mulit instances #221
  • refactor: refactoring pipeline #222
  • chore: enhance bulk indexing - stricter offset validation and improved error handling #224
  • refactor: refactoring http utils #226
  • refactor: refactoring search response, add score support
  • refactor: refactoring ORM module, add generic security hooks
  • refactor: add boolean query to orm query builder
  • refactor: refactoring access_token, simplify login info
  • refactor: move RegisterAllowOriginFunc to core

更多详情请查看以下各产品的 Release Notes 或联系我们的技术支持团队！

期待反馈

欢迎下载体验使用，如果您在使用过程中遇到如何疑问或者问题，欢迎前往 INFINI Labs Github（https://github.com/infinilabs） 中的对应项目中提交 Feature Request 或提交 Bug。

下载地址： https://infinilabs.cn/download

邮件：hello@infini.ltd

电话：(+86) 400-139-9200

Discord：https://discord.gg/4tKTMkkvVX

也欢迎大家微信扫码添加小助手（INFINI-Labs），加入用户群一起讨论交流。

关于极限科技（INFINI Labs）

INFINI Labs

极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

官网：https://infinilabs.cn

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INFINI Labs 产品更新发布！此次更新主要包括：Coco AI v0.9 全面支持 GitLab 合并请求（MR）自动 AI Review，并重构为插件流水线架构，新增 Neo4j、MongoDB 等 10+ 数据源连接器，开启“AI+开发”协同新范式；Easysearch v2.0 正式发布，内置轻量级管理 UI，无需依赖 Kibana，实现集群“开箱即管”，Lucene 升级至 9.12.2，性能全面提升；INFINI Console、Gateway、Agent、Loadgen v1.30 统一基于 Framework v1.3 升级，全面支持 Easysearch 2.0 与 OpenSearch 3.x，新增百分比聚合、子目录代理等关键能力。详情见 Release Notes。

Coco AI v0.9

Coco AI 是一款完全开源、跨平台的企业级智能搜索与助手系统，专为现代企业打造。它通过统一搜索入口，连接企业内外部的异构数据源，融合大模型能力，帮助团队高效访问知识，智能决策协作。

Coco AI 本次详细更新记录如下：

Coco AI 客户端 v0.9

🚀 功能特性 (Features)

  • feat: 支持通过快捷键切换分组 #911
  • feat: 支持从设置页面打开日志文件夹
  • feat: 支持使用 home 和 end 键移动光标
  • feat: 支持使用 page up 和 page down 键移动选中条
  • feat: 规范化多级菜单的标签结构
  • feat: 当父插件类型为 Extension 时，搜索父插件可以搜到子插件
  • feat: 支持使用 modifier key 和回车对话 AI 助手
  • feat: 允许在光标位于开头时返回
  • feat(插件兼容性): 插件描述文件添加 minimum_coco_version 字段进行版本检查
  • feat: 实现紧凑窗口模式
  • feat: 实现设置项搜索延迟和本地搜索结果权重
  • feat: 添加主窗口透明度设置
  • feat: 添加从默认模式回答紧凑模式的延迟设置

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • refactor: 优化搜索结果的排序逻辑 #910
  • style: 为图片添加深色投影 #912
  • chore: 为 Web 组件添加跨域配置 #921
  • refactor: 若 AXUIElementSetAttributeValue() 失败则进行重试 #924
  • refactor(calculator): 若表达式为 "num => num" 格式则跳过计算 #929
  • chore: 使用自定义日志目录 #930
  • chore: 将 tauri_nspanel 升级至 v2.1 #933
  • refactor: show_coco/hide_coco 现已在 macOS 上改用 NSPanel 的相关方法 #933
  • refactor: 将 convert_pages() 流程封装为函数 #934
  • refactor(post-search): 从每个查询源至少收集 2 份文档 #948
  • refactor: custom_version_comparator() 现已支持语义化版本比较 #941
  • chore: 让主窗口垂直居中 #959
  • refactor(view extension): 通过本地 HTTP 服务器加载 HTML/资源文件 #973

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • fix: 修复服务列表自动更新的问题 #913
  • ix: 修复聊天内容重复的问题 #916
  • fix: 修复固定窗口（Pinned Window）快捷键失效的问题 #917
  • fix: 修复从另一显示器操作焦点窗口时，窗口管理扩展失效的问题 #919
  • fix(窗口管理插件): 修复“下一个/上一个桌面”功能失效的问题 #926
  • fix: 修复页面频繁闪烁的问题 #935
  • fix(view extension): 修复通过快捷键打开扩展时搜索栏 UI 显示异常的问题 #938
  • fix: 修复全选文本后无法删除的问题 #943
  • fix: 修复在聊天和搜索页面之间切换时的抖动问题 #955
  • fix: 修复重复显示登录成功提示的问题 #977
  • fix: 修复 Quick AI 无法继续对话的问题 #979

Coco App 相关截图：

Coco AI 服务端 v0.9

💥 重大变更(Breaking Changes)

  • refactor: 将连接器重构为基于流水线（Pipeline）模式 (#545) #545
  • refactor: 重新实现安全功能；需重新运行设置程序

🚀 功能特性 (Features)

  • feat: 新增 Neo4j 连接器 #539
  • feat: 新增内置商店 #551
  • feat: 基于 RBAC 的安全机制
  • feat: 用户级数据所有权与共享功能
  • feat: 管理界面增加权限校验
  • feat: 新增路由权限验证
  • feat: 新增用户实体卡片
  • feat: 文档管理增加视图功能
  • feat: 新增 Webhooks 管理界面 (#558)
  • feat: 新增 GitLab 合并事件的 Webhook 处理器
  • feat: 集成扩展商店
  • feat: 支持编辑连接器处理器配置
  • feat: 支持配置 Base Path 以自定义服务端点
  • feat: 名称字段增加拼音支持
  • feat: 新增 MongoDB 连接器

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • fix: 修复切换扩展类型后重置搜索关键词的问题
  • fix: 修复全屏小部件的相关问题

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • refactor: 为深色模式添加悬停背景效果
  • chore: 修复文档搜索功能
  • chore: 格式化日期
  • refactor: 更新初始值
  • chore: 修复数据源名称缺失的问题
  • chore: 安装完成后隐藏弹窗
  • chore: 基于框架变更进行重构
  • chore: 为支持深度思考（DeepThink）获取更多文档 #577
  • chore: 启用搜索后将首页更改为搜索页 #541
  • chore: 更新搜索 API 以支持查询 DSL #550
  • chore: 默认按创建时间排序
  • chore: 调整多语言配置
  • chore: 用户表单增加确认密码字段
  • chore: 调整连接器类型
  • chore: 调整连接器 OAuth 重定向设置
  • refactor: 为集成功能进行重构
  • refactor: 移除集成配置中的 Token
  • chore: 编辑用户时禁用邮箱字段
  • chore: 调整搜索设置

Coco Server 相关截图：

Easysearch v2.0

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

Easysearch 本次更新如下：

💥 重大变更(Breaking Changes)

  • 正式发布 Easysearch 2.0 版本，底层 Lucene 更新到 9.12.2
  • 新增 ui 插件，为 Easysearch 提供了轻量级界面化管理功能，不再依赖第三方对集群进行管理，真正做到开箱即用

🚀 功能特性 (Features)

  • 兼容 1.15.x 版本的索引，可无缝升级
  • 新增 UI 插件，涵盖从集群，节点，索引，到分片等不同维度的监控和管理功能
  • 支持关闭 security 进入 UI

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • range 查询，按数字类型字段排序，相比旧版本效率大幅提升

Easysearch UI 相关截图：

Console v1.30

INFINI Console 是一款开源的非常轻量级的多集群、跨版本的搜索基础设施统一管控平台。通过对流行的搜索引擎基础设施进行跨版本、多集群的集中纳管，企业可以快速方便的统一管理企业内部的不同版本的多套搜索集群。

Console 本次详细更新记录如下：

🚀 功能特性 (Features)

  • feat: 支持百分比聚合
  • feat: 为初始化管理员用户增加密码强度校验 (#250)
  • feat: 支持 Nginx 代理下的子目录路径 (#243)

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • fix: 修复了索引映射 (mapping) 在滚动查询 (scroll) 后不正确的问题 (#248)
  • fix: 修复索引 mapping 在滚动操作之后不对的问题
  • fix: 修复集群监控设置显示错误

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • chore: 删除集群后减少 Agent 上报异常错误日志输出 (#258)
  • 此版本包含了底层 Framework v1.3 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Console 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Console 受益。

Gateway v1.30

INFINI Gateway 是一个开源的面向搜索场景的高性能数据网关，所有请求都经过网关处理后再转发到后端的搜索业务集群。基于 INFINI Gateway 可以实现索引级别的限速限流、常见查询的缓存加速、查询请求的审计、查询结果的动态修改等等。

Gateway 本次更新如下：

🚀 功能特性 (Features)

  • feat(rewrite_to_bulk)：使文档更新兼容 Elasticsearch 6.x (#112)

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • fix: 修复心跳连接的潜在泄漏问题 (#107)

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 改进 ReverseProxy 的锁机制和节点发现逻辑 (#111)
  • 此版本包含了底层 Framework v1.3 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Gateway 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Gateway 受益。

Agent v1.30

INFINI Agent 负责采集和上传 Elasticsearch, Easysearch, Opensearch 集群的日志和指标信息，通过 INFINI Console 管理，支持主流操作系统和平台，安装包轻量且无任何外部依赖，可以快速方便地安装。

Agent 本次更新如下：

🚀 功能特性 (Features)

在 Kubernetes 环境下通过环境变量 http.port 探测 Easysearch 的 HTTP 端口

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.3 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Agent 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Agent 受益。

Loadgen v1.30

INFINI Loadgen 是一款开源的专为 Easysearch、Elasticsearch、OpenSearch 设计的轻量级性能测试工具。

Loadgen 本次更新如下：

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.3 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Loadgen 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Loadgen 受益。

Framework 1.3.0

INFINI Framework 是 INFINI Labs 基于 Golang 的产品的核心基础，已开源。该框架以开发者为中心设计，简化了构建高性能、可扩展且可靠的应用程序的过程。

Framework 本次更新如下：

🚀 功能特性 (Features)

  • feat: add delete by query v2 #194
  • feat: support aggregation queries in orm
  • feat: add support for query_string query
  • feat: allow to read http request body multi-times #212
  • feat: add support for Elasticsearch cat allocation API
  • feat: support custom write operation type for indexing_merge processor
  • feat: add util to parse time with local timezone #217
  • feat: add PKCS#12 certificate support for http client config
  • feat: add security module, with rbac,sharing,oauth client etc.
  • feat: add entity_card module
  • feat: add abstract layer for user or teams search
  • feat: add util to normalize folder path
  • feat: add some string utils
  • feat: allow force update all mappings for existing indices
  • feat: add several http filters
  • feat: add util to execute http requests via curl

🐛 问题修复 (Bug Fixes)

  • fix: localhost/127.0.0.1 with noproxy #185
  • fix: cluster metadata lost #200
  • fix: fix security permission cache
  • fix: fix incorrect queue capacity check

✈️ 改进 (Improvements)

  • chore: less logging for session store change #180
  • refactor: initialize index schema using index template
  • chore: add generate secure string util func #183
  • chore: add validate secure func #184
  • refactor: refactoring security structs #191
  • refactor: refactoring schema init logic, disable index based template #188
  • chore: use safe special chars #190
  • chore: reduce log with agent #193
  • chore: add util to register http handler #206
  • chore: allow access application settings for ui #209
  • refactor: refactoring query string parser #216
  • chore: update default fuzziness to 3 #215
  • chore: avoid using same session name for mulit instances #221
  • refactor: refactoring pipeline #222
  • chore: enhance bulk indexing - stricter offset validation and improved error handling #224
  • refactor: refactoring http utils #226
  • refactor: refactoring search response, add score support
  • refactor: refactoring ORM module, add generic security hooks
  • refactor: add boolean query to orm query builder
  • refactor: refactoring access_token, simplify login info
  • refactor: move RegisterAllowOriginFunc to core

更多详情请查看以下各产品的 Release Notes 或联系我们的技术支持团队！

期待反馈

欢迎下载体验使用，如果您在使用过程中遇到如何疑问或者问题，欢迎前往 INFINI Labs Github（https://github.com/infinilabs） 中的对应项目中提交 Feature Request 或提交 Bug。

下载地址： https://infinilabs.cn/download

邮件：hello@infini.ltd

电话：(+86) 400-139-9200

Discord：https://discord.gg/4tKTMkkvVX

也欢迎大家微信扫码添加小助手（INFINI-Labs），加入用户群一起讨论交流。

关于极限科技（INFINI Labs）

INFINI Labs

极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

官网：https://infinilabs.cn

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 gateway  Console  Easysearch  Coco AI
INFINI Labs 小助手 发表于 : 2025-11-24 00:24 评论 (0)

【搜索客社区日报】第2143期 (2025-11-10）

1、在 Kibana 中引入 Elasticsearch 查询规则界面 - 9.2
https://elasticstack.blog.csdn ... 58980

2、使用 Mastra 和 Elasticsearch 构建具有语义回忆功能的知识 agent
https://elasticstack.blog.csdn ... 18025

3、从 Kubernetes 上的 Windows 容器中摄取 IIS 日志
https://elasticstack.blog.csdn ... 41232

4、“Elasticsearch api 难用的一批”，是吗？你看最新版本的官方文档了吗？
https://mp.weixin.qq.com/s/fMES2ktGm5wqvt5RTzIsiQ

5、十分钟速通大模型原理！从函数到神经网络
https://mp.weixin.qq.com/s/NBfN36tv_7TlJBA41OkqUA

编辑：Muse
更多资讯：http://news.searchkit.cn
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1、在 Kibana 中引入 Elasticsearch 查询规则界面 - 9.2
https://elasticstack.blog.csdn ... 58980

2、使用 Mastra 和 Elasticsearch 构建具有语义回忆功能的知识 agent
https://elasticstack.blog.csdn ... 18025

3、从 Kubernetes 上的 Windows 容器中摄取 IIS 日志
https://elasticstack.blog.csdn ... 41232

4、“Elasticsearch api 难用的一批”，是吗？你看最新版本的官方文档了吗？
https://mp.weixin.qq.com/s/fMES2ktGm5wqvt5RTzIsiQ

5、十分钟速通大模型原理！从函数到神经网络
https://mp.weixin.qq.com/s/NBfN36tv_7TlJBA41OkqUA

编辑：Muse
更多资讯：http://news.searchkit.cn 收起阅读 »
 Kibana  大模型  Kubernetes  社区日报  搜索客社区日报
Muses 发表于 : 2025-11-21 11:23 评论 (0)

【搜索客社区日报】第2149期 (2025-11-21）

1、Elasticsearch、Open Distro、OpenSearch 和 Easysearch 到底啥区别?
https://mp.weixin.qq.com/s/MHgjrSl4XJ4MY7e4Lx0DdA

2、Zleap 技术解密：后 RAG 时代已来，SAG 重新定义 AI 搜索
https://mp.weixin.qq.com/s/sz8VfSaVy9IB67sd2Mb37Q

3、Elasticsearch 避坑指南：我在项目中总结的 14 条实用经验
https://mp.weixin.qq.com/s/L5cVKgWxAoe-JuFYgTN71g

4、yudao-cloud搜索引擎：Elasticsearch 集成与全文检索
https://blog.csdn.net/gitblog_ ... 97464

5、如何使用 INFINI Gateway 增量迁移 ES 数据
https://blog.csdn.net/yangmf20 ... 60004

编辑：Fred
更多资讯：http://news.searchkit.cn
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1、Elasticsearch、Open Distro、OpenSearch 和 Easysearch 到底啥区别?
https://mp.weixin.qq.com/s/MHgjrSl4XJ4MY7e4Lx0DdA

2、Zleap 技术解密：后 RAG 时代已来，SAG 重新定义 AI 搜索
https://mp.weixin.qq.com/s/sz8VfSaVy9IB67sd2Mb37Q

3、Elasticsearch 避坑指南：我在项目中总结的 14 条实用经验
https://mp.weixin.qq.com/s/L5cVKgWxAoe-JuFYgTN71g

4、yudao-cloud搜索引擎：Elasticsearch 集成与全文检索
https://blog.csdn.net/gitblog_ ... 97464

5、如何使用 INFINI Gateway 增量迁移 ES 数据
https://blog.csdn.net/yangmf20 ... 60004

编辑：Fred
更多资讯：http://news.searchkit.cn 收起阅读 »
Fred2000 发表于 : 2025-11-21 09:14 评论 (0)

【搜索客社区日报】第2148期 (2025-11-20）

1.上海交大 28 页论文：Context Engineering 2.0 的本质是“熵减”
https://mp.weixin.qq.com/s/4MjtS-qUV19mnIfMgNbEdw
2.RAG 系统里面最难搞定的是哪个部分？
https://mp.weixin.qq.com/s/Qx8j5ttoLBNZVI5WhqBBiA
3.Cohere × vLLM：共享内存让多模态推理吞吐量提升70%
https://mp.weixin.qq.com/s/--mJ81mDt0tu2jY77Tv5Rg
4.Gemini3.0发布,真有那么神？10个实测案例给你答案
https://mp.weixin.qq.com/s/pjz4nuKfizKWPWdMEDBcbg

编辑：Se7en
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1.上海交大 28 页论文：Context Engineering 2.0 的本质是“熵减”
https://mp.weixin.qq.com/s/4MjtS-qUV19mnIfMgNbEdw
2.RAG 系统里面最难搞定的是哪个部分？
https://mp.weixin.qq.com/s/Qx8j5ttoLBNZVI5WhqBBiA
3.Cohere × vLLM：共享内存让多模态推理吞吐量提升70%
https://mp.weixin.qq.com/s/--mJ81mDt0tu2jY77Tv5Rg
4.Gemini3.0发布,真有那么神？10个实测案例给你答案
https://mp.weixin.qq.com/s/pjz4nuKfizKWPWdMEDBcbg

编辑：Se7en
更多资讯：http://news.searchkit.cn 收起阅读 »
 社区日报
Se7en 发表于 : 2025-11-20 21:04 评论 (0)
Copyright © 2025 · CC BY-NC-SA 3.0