在 .NET 世界中，与 Elasticsearch 的集成长期以来一直由 NEST 库提供支持，该库作为开发人员与 Elasticsearch 强大的搜索和分析功能进行交互的强大接口。NEST 是出于对 Elasticsearch 本地 .NET 客户端的需求而诞生的，由于其丰富的功能集和无缝的集成能力，很快就受到了开发人员的欢迎。
在 Elasticsearch 首次提交代码后的近 14 年时间里，NEST 一直忠实地跟踪 Elasticsearch 的发布。
然而，随着 Elasticsearch 的演进，维护 NEST 复杂的代码库变得越来越困难。我们意识到需要一种更可持续的客户端开发方法，于是着手从头开始重新设计 .NET 客户端。我们花了将近一年的时间发布第一个 beta 版本，又花了一年的时间接近于支持每个单独的服务器端点。最困难的决定之一是减少库的范围，以优先考虑可维护性。
考虑到当前 Elasticsearch API 的规模，手动维护 450 多个端点和近 3000 种类型（请求、响应、查询、聚合等）已不再实际。为了确保语言客户端与 Elasticsearch 之间的一致性、准确性和及时性，现在通过共享规范自动生成 8.x 客户端和许多相关类型。这是一种在 SDK 和库（例如 Azure、AWS 和 Google Cloud Platform 的库）之间保持客户端与服务器一致性的常见解决方案。
Elasticsearch 规范是 8 年前通过从 NEST 导出类型映射而创建的，通过客户端团队的努力，我们现在可以使用相同的规范创建一个新的 .NET 客户端（以及Java、Go 等多种其他语言的客户端）。
切换到 v8 客户端 Elastic.Clients.Elasticsearch 可以访问所有 Elasticsearch 8 的新功能，还为库本身带来了许多现代化的改进，但与其前身相比，也意味着在便利功能方面的减少。一些新的核心功能包括查询语言 ES|QL、现代化的机器学习（ML）功能以及以 OpenTelemetry 兼容活动形式的改进诊断。从 8.13 版本开始，Elastic.Clients.Elasticsearch 支持几乎所有 Elasticsearch 8 的服务器特性。
随着 8.13 版本的发布，官方宣布了 NEST 的弃用。随着 Elasticsearch 过渡到 Elastic.Clients.Elasticsearch，NEST 将逐步淘汰，并在年底达到生命周期终点。强烈建议开发人员尽早开始迁移工作，以确保顺利过渡并减轻潜在的中断。采用 Elastic.Clients.Elasticsearch 不仅确保与最新服务器特性的兼容性，还可以使应用程序免受已弃用功能的影响。
一个重要的破坏性变化，例如与聚合相关。在 NEST 中，流畅的 API 用法如下：
s => s
.Aggregations(aggs => aggs
.Children<CommitActivity>("name_of_child_agg", child => child
.Aggregations(childAggs => childAggs
.Average("average_per_child", avg => avg.Field(p => p.ConfidenceFactor))
.Max("max_per_child", max => max.Field(p => p.ConfidenceFactor))
.Min("min_per_child", min => min.Field(p => p.ConfidenceFactor))
)
)
)而 v8 客户端需要以下语法：
s => s
.Aggregations(aggs => aggs
.Add("name_of_child_agg", agg => agg
.Children(_ => {})
.Aggregations(childAggs => childAggs
.Add("average_per_child", agg => agg.Avg(avg => avg.Field(p => p.ConfidenceFactor)))
.Add("max_per_child", agg => agg.Max(max => max.Field(p => p.ConfidenceFactor)))
.Add("min_per_child", agg => agg.Min(min => min.Field(p => p.ConfidenceFactor)))
)
)
)此处提供了全面的迁移指南：迁移指南：从 NEST v7 到 .NET Client v8。
资源
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原文：Evolution of the Elasticsearch .NET Client — Elastic Search Labs