兼容指南

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本文档介绍云原生多模数据库 Lindorm 搜索引擎对开源 ElasticSearch/OpenSearch 的客户端、生态组件与插件的兼容性说明,帮助您快速确认可用的版本组合。

客户端兼容性

Lindorm 搜索引擎同时兼容 ElasticSearch 和 OpenSearch 客户端。选择建议如下:

Java 客户端

客户端类型

推荐版本

版本范围

兼容性说明

ElasticSearch High Level REST Client

7.10.x

7.x(7.0.x~7.17.x)

兼容

ElasticSearch Low Level REST Client

OpenSearch Java Client

2.7

2.x(2.0.x~2.26.x)

兼容

详细的 Java 客户端接入指南和代码示例,请参见基于Java API连接搜索引擎

Python 客户端

客户端类型

推荐版本

版本范围

兼容性说明

ElasticSearch Python Client

7.10.x

7.0.0~7.13.4

兼容

7.13.4 以上至 7.17.x

需提交工单联系技术支持进行白名单配置

OpenSearch Python Client

2.7

2.x 全版本

兼容

生态组件兼容性

Kibana

Lindorm 搜索引擎优先推荐使用内置的 OpenSearch Dashboards,可视化查询、开发控制台等基础功能均已提供。如需使用自部署 Kibana 连接 Lindorm 搜索引擎,请参考以下兼容性说明:

Kibana 版本类型

兼容性

推荐版本

Kibana-oss

兼容

7.10.2

非 OSS 版本

不兼容

存在版本检查,无法直接连接 Lindorm 搜索引擎

Logstash 与 Filebeat

Logstash 和 Filebeat 的兼容性规则一致,统一说明如下。

版本范围

兼容性

推荐版本

7.13.4 及以下的 7.x 版本

兼容

7.10.2

7.13.4 以上的 7.x 版本

需提交工单联系技术支持进行白名单配置

-

8.x

-

服务端配置建议

建议开启索引自动创建,以支持通过 Filebeat 或 Logstash 写入数据至 Lindorm 搜索引擎时自动创建索引。同时,可通过配置索引模板,使新创建的索引具备相同的合理配置(如 mapping 定义、shard 数量等)。

通过 OpenSearch Dashboards 开发控制台或 curl 命令执行以下请求:

PUT _cluster/settings
{
  "persistent": {
    "action.auto_create_index": "true"
  }
}

配置完成后,执行以下请求确认配置已生效:

GET _cluster/settings

返回结果中 persistent.action.auto_create_index 的值为 "true" 即表示配置成功。

客户端配置建议

建议在 Filebeat 或 Logstash 任务配置中禁用自动创建模板与自动生命周期管理(ILM)。

Filebeat 配置示例:

setup.template.enabled: false
setup.ilm.enabled: false

Logstash 配置示例:

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://<Lindorm搜索引擎连接地址>"]
    ...
    manage_template => false
    ilm_enabled => false
  }
}

插件兼容性

自定义插件要求

Lindorm 搜索引擎支持部署自定义插件,但需满足以下条件:

  • 插件类继承要求:自定义插件的插件类必须继承自 org.opensearch.plugins.Plugin。基于 ElasticSearch Plugin 体系开发的插件不受支持。

  • 版本一致性要求:插件描述文件(plugin-descriptor.properties)中的 opensearch.version 需指定为 2.7.0

内置分词插件

Lindorm 搜索引擎内置了以下常用分词插件,无需额外安装即可使用:

插件名称

功能说明

search-analisys-pinyin

拼音分词器

analysis-ik

IK 分词器

analysis-icu

ICU 分词器

analysis-smartcn

SmartCN 分词器

jieba

jieba 分词器

说明

如在使用过程中遇到任何兼容性问题或疑问,请联系Lindorm技术支持(钉钉号:s0s3eg3)。

向量检索连接指南

如果您需要参考向量检索相关代码示例,请参考如下链接: