第16篇：Elasticsearch文档元数据信息（elasticsearch 元数据）

25-01-26 24

在这篇文章中，我们将为您详细介绍第16篇：Elasticsearch文档元数据信息的内容，并且讨论关于elasticsearch元数据的相关问题。此外，我们还会涉及一些关于appsync使用elast

在这篇文章中，我们将为您详细介绍第16篇：Elasticsearch文档元数据信息的内容，并且讨论关于elasticsearch 元数据的相关问题。此外，我们还会涉及一些关于appsync 使用 elasticsearch 作为数据源：Elasticsearch 响应错误：禁止、Elasticsearch 2.20 文档篇：多文档操作、Elasticsearch 2.20 文档篇：新增文档、Elasticsearch 2.20 文档篇：更新删除文档的知识，以帮助您更全面地了解这个主题。

本文目录一览：

第16篇：Elasticsearch文档元数据信息（elasticsearch 元数据）
appsync 使用 elasticsearch 作为数据源：Elasticsearch 响应错误：禁止
Elasticsearch 2.20 文档篇：多文档操作
Elasticsearch 2.20 文档篇：新增文档
Elasticsearch 2.20 文档篇：更新删除文档

第16篇：Elasticsearch文档元数据信息（elasticsearch 元数据）

背景：目前国内有大量的公司都在使用 Elasticsearch，包括阿里、京东、滴滴、今日头条、小米、vivo等诸多知名公司。除了搜索功能之外，Elasticsearch还结合Kibana、Logstash、Elastic Stack还被广泛运用在大数据近实时分析领域，包括日志分析、指标监控等多个领域。

本节内容：Elasticsearch文档元数据。

1、文档索引 _index

2、文档类型 _type

3、文档主键 _id

4、其他元数据

4.1 版本 _version

4.2 顺序号 _seq_no

4.3 Primary编号 _primary_term

4.4 执行结果状态 found

4.5 数据源 _source

我们知道，一个文档中，不仅仅包含它的业务数据，也包含有关文档的元数据信息。一个文档必须有以下3个元数据。

_index：文档存放的位置，相当于关系型数据库MysqL的db_name。
_type：文档表示的对象类别，相当于关系型数据库MysqL的表，不过在ES 7.x之后统一为_doc了。
_id：文档唯一标识，类似于关系型数据库MysqL的主键。

1、文档索引 _index

一个索引应该是因共同的特性被分组到一起的文档集合。例如，你可能存储所有的学生在索引 student 中，而存储所有的学生成绩到索引 student_score 中。虽然也允许存储不相关的数据到一个索引中，但这通常看作是一个反模式的做法。

实际上，在 Elasticsearch 中，我们的数据是被存储和索引在分片中，而一个索引仅仅是逻辑上的命名空间，这个命名空间由一个或者多个分片组合在一起。然而，这是一个内部细节，我们的应用程序根本不应该关心分片，对于应用程序而言，只需知道文档位于一个索引内。 Elasticsearch 会处理所有的细节。

Elasticsearch 创建索引名，这个名字必须小写，不能以下划线开头，不能包含逗号。

仅限小写字母
不能包含、/、 *、?、"、<、>、|、#以及空格符等特殊符号
从7.0版本开始不再包含冒号
不能以-、_或+开头
不能超过255个字节

例如，创建一个学生成绩索引。

POST http://localhost:9200/student_score

# student_score 为索引名

{
    "settings": {
        "index": {
            "number_of_shards": 5,"number_of_replicas": 3
        }
    }
}

2、文档类型 _type

数据可能在索引中只是松散的组合在一起，但是通常明确定义一些数据中的子分区是很有用的。例如，所有的学生都放在一个索引中，但是你有许多不同年级的学生，比如 "grade one" 、和 "grade two"。

这些文档共享一种相同的（或非常相似）的模式：他们有共同的姓名、成绩和课程。他们只是正好属于“不同年级”下的一些子类。

Elasticsearch 公开了一个称为 types类型的特性，它允许您在索引中对数据进行逻辑分区。不同 types 的文档可能有不同的字段，但最好能够非常相似。

_type规范：

一个 _type 命名可以是大写或者小写，但是不能以下划线或者句号开头，不应该包含逗号，并且长度限制为256个字符。

{
    "settings": {
        "index": {
            "number_of_shards": 5,"number_of_replicas": 3
        }
    },"mappings": {
        "score": { // _type,在7.x之后，默认为_doc
            "_source": {
                "enabled": false
            },"properties": {
                "name": {
                    "type": "string"
                },"score": {
                    "type": "integer"
                }
            }
        }
    }
}

3、文档主键 _id

ID 是一个字符串，当它和 _index 以及 _type 组合就可以唯一确定 Elasticsearch 中的一个文档。当你创建一个新的文档，要么提供自己的 _id ，要么让 Elasticsearch 帮你生成。

自定义格式：

http://localhost:9203/index/_doc/id #id可以自己指定

例如，http://localhost:9203/student/_doc/100

Elasticsearch 自动生成：

4、其他元数据

4.1 版本 _version

主要为了解决数据冲突问题。

ElasticSearch采用乐观并发控制。Elasticsearch是分布式的，当文档被创建、更新或删除，文档的新版本会被复制到集群的其它节点。Elasticsearch即是同步的又是异步的，意思是这些复制请求都是平行发送的，并无序(out of sequence)的到达目的地。这就需要一种方法确保老版本的文档永远不会覆盖新的版本。

版本规则：

每个文档都有一个_version编号，这个编号在文档被改变时加1，Elasticsearch使用这个_version保证所有修改都被正确排序。当一个旧版本出现在新版本之后，它会被简单的忽略。

{
    "_index": "student","_type": "_doc","_id": "100","_version": 1,//版本号
    "_seq_no": 20,"_primary_term": 1,"found": true,"_source": {
        "name": "xiaoli","age": 18,"love": "I like swimming.","createTime": "2022-05-04 20:00:00"
    }
}

4.2 顺序号 _seq_no

_seq_no是严格递增的顺序号，每个文档一个，Shard级别严格递增，保证后写入的Doc的_seq_no大于先写入的Doc的_seq_no。任何类型的写操作，包括index、create、update和Delete，都会生成一个_seq_no。

{
    "_index": "student","_seq_no": 20,//顺序号
    "_primary_term": 1,"createTime": "2022-05-04 20:00:00"
    }
}

4.3 Primary编号 _primary_term

_primary_term主要是用来恢复数据时处理当多个文档的_seq_no一样时的冲突，比如当一个shard宕机了，raplica需要用到最新的数据，就会根据_primary_term和_seq_no这两个值来拿到最新的document

_primary_term：_primary_term也和_seq_no一样是一个整数，每当Primary Shard发生重新分配时，比如重启，Primary选举等，_primary_term会递增1

4.4 执行结果状态 found

found表示执行最中结果成功与否。

4.5 数据源 _source

Elasticsearch中有一个重要的概念是source，存储原始文档，也可以通过过滤设置只存储特定Field。

appsync 使用 elasticsearch 作为数据源：Elasticsearch 响应错误：禁止

我已经为同样的问题苦苦挣扎了几天。就我而言，问题是自动生成的 IAM 角色被授予 ES 端点的权限，并且通过更改对整个 ES 域的“资源”引用来解决。例如：

之前：

"Resource": [
    "arn:aws:es:us-east-1:11111:domain/search-foo-bar-search-someid123.us-east-1.es.amazonaws.com"
]

之后：

"Resource": [
    "arn:aws:es:us-east-1:11111:domain/foo-bar-search/*"
]

Elasticsearch 2.20 文档篇：多文档操作

在 Elasticsearch 对文档的操作中，之前介绍的都是对单个文档进行操作，其实 Elasticsearch 同时可以对多个文档同时操作。下面介绍多文档查询。

多文档查询

多文档查询可以在同一个接口中查询多个文档，可以分别指定 index，type，id 来进行多个文档的查询，响应包括所有查询到文档数组，每个元素在结构上类似于单个文档查询，例如：

请求：POST http://localhost:9200/_mget?pretty

参数：

{
    "docs" : [
        {
            "_index" : "secilog",
            "_type" : "log",
            "_id" : "1"
        },
        {
            "_index" : "secilog",
            "_type" : "log",
            "_id" : "2"
        }
    ]
}

返回结果：

{
  "docs" : [ {
    "_index" : "secilog",
    "_type" : "log",
    "_id" : "1",
    "_version" : 3,
    "found" : true,
    "_source" : {
      "collect_type" : "syslog",
      "collect_date" : "2016-01-11T09:32:12",
      "message" : "Failed password for root from 192.168.21.2 port 50790 ssh2"
    }
  }, {
    "_index" : "secilog",
    "_type" : "log",
    "_id" : "2",
    "_version" : 1,
    "found" : true,
    "_source" : {
      "collect_type" : "syslog",
      "collect_date" : "2016-01-12T09:32:12",
      "message" : "secisland mget test!"
    }
  } ]
}

从中可以看出，一次查询了两个文档。

在查询的时候，index，type 可以在 url 中直接填写。例如下面两个请求和之前的是等价的。

请求：POST http://localhost:9200/secilog/_mget?pretty

参数：

{
    "docs" : [
        {
            "_type" : "log",
            "_id" : "1"
        },
        {
            "_type" : "log",
            "_id" : "2"
        }
    ]
}

请求：POST http://localhost:9200/secilog/log/_mget?pretty

参数：

{
    "docs" : [
        {
            "_id" : "1"
        },
        {
            "_id" : "2"
        }
    ]
}

对于上一种，可以用更加简化的方式查询：

请求：POST http://localhost:9200/secilog/log/_mget?pretty

参数：

{
    "ids" : ["1","2" ]
}

从上面的例子可以看出，Elasticsearch 的多文档查询还是很灵活的。

type 参数说明

在多文档查询中，_type 允许为空，当他设置为空或者_all 的时候，系统会匹配第一个查询到的结果。如果不设置_type，当有许多文件有相同的_id 的时候，系统最终得到的只有第一个匹配的文档。例如：

请求：POST http://localhost:9200/secilog/_mget?pretty

参数：

{
    "ids" : ["1","2" ]
}

上面的查询当有多个 type 中都有 1，2id 的时候，系统只会返回第一个找到的文档。如果想要多个，就需要把 type 在请求参数中指出来。

默认情况下，_source 字段将在每个文件中返回（如果存储）。类似单个文档的查询，可以在 url 中指定_source, _source_include 或者_source_exclude 来对查询的结果进行过滤。例如：

请求：POST http://localhost:9200/secilog/log/_mget?pretty

参数：

{
    "docs" : [
        {
            "_id" : "1",
            "_source" : false
        },
        {
            "_id" : "2",
            "_source" : ["collect_type", "collect_date"]
        }
    ]
}

返回结果：

{
  "docs" : [ {
    "_index" : "secilog",
    "_type" : "log",
    "_id" : "1",
    "_version" : 3,
    "found" : true
  }, {
    "_index" : "secilog",
    "_type" : "log",
    "_id" : "2",
    "_version" : 1,
    "found" : true,
    "_source" : {
      "collect_date" : "2016-01-12T09:32:12",
      "collect_type" : "syslog"
    }
  } ]
}

类似单个文档查询，在请求的 url 中或者参数的 docs 中可以指定 field，routing 参数。

块操作

快操作可以在一个接口中，处理个文档的内容，包括创建文档，删除文档，和修改文档。用块操作方式操作多个文档可以提高系统的效率。例如：

请求：POST http://localhost:9200/_bulk?pretty

参数：

{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "type1", "_id" : "10" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "type1", "_id" : "13" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_type" : "type1", "_id" : "12" } }
}

返回结果：

{
  "took" : 1,
  "errors" : false,
  "items" : [ {
    "index" : {
      "_index" : "test",
      "_type" : "type1",
      "_id" : "10",
      "_version" : 6,
      "_shards" : {
        "total" : 2,
        "successful" : 1,
        "failed" : 0
      },
      "status" : 200
    }
  }, {
    "index" : {
      "_index" : "test",
      "_type" : "type1",
      "_id" : "13",
      "_version" : 1,
      "_shards" : {
        "total" : 2,
        "successful" : 1,
        "failed" : 0
      },
      "status" : 201
    }
  }, {
    "delete" : {
      "_index" : "test",
      "_type" : "type1",
      "_id" : "12",
      "_version" : 2,
      "_shards" : {
        "total" : 2,
        "successful" : 1,
        "failed" : 0
      },
      "status" : 404,
      "found" : false
    }
  } ]
}

和批量查询类似， /_bulk, /{index}/_bulk, and {index}/{type}/_bulk 这三种方式都可以执行，只需要在请求的参数中做出相应的对应。

赛克蓝德 (secisland) 后续会逐步对 Elasticsearch 的最新版本的各项功能进行分析，近请期待。也欢迎加入 secisland 公众号进行关注。

Elasticsearch 2.20 文档篇：新增文档

新增文档

新增文档是把一条新的文档增加到索引中，使之能够进行搜索，文档的格式是 JSON 格式。注意：在 Elasticsearch 中如果文档的 id 存在，则更新此文档。例如我们在索引 secilog 中下面增加一条文档：

请求：PUT http://localhost:9200/secilog/log/1

参数：

{
    "collect_type" : "syslog",
    "collect_date" : "2016-01-11T09:32:12",
    "message" : "Failed password for root from 192.168.21.1 port 50790 ssh2"
}

返回结果：

{
    "_index": "secilog", 
    "_type": "log", 
    "_id": "1", 
    "_version": 1, 
    "_shards": {
        "total": 2, 
        "successful": 1, 
        "failed": 0
    }, 
    "created": true
}

返回结果中的_shards 说明，_shards 提供了索引创建的过程信息:

total: 文档被创建的时候，在多少个分片中进行了操作，包括主分片和副本分片；

successful：成功建立索引分片的数量，当创建成功后，成功创建索引分片的数量最少是 1；

failed: 失败建立索引分片的数量。

自动创建索引

当创建文档的时候，如果索引不存在，则会自动创建该索引。自动创建的索引会自动映射每个字段的类型。自动创建字段类型是非常灵活的，新的字段类型将会自动匹配字段对象的类型。比如字符串类型，日期类型。自动创建索引可以通过配置文件设置 action.auto_create_index 为 false 在所有节点的配置文件中禁用。自动映射的字段类型可以通过配置文件设置 index.mapper.dynamic 为 false 禁用。自动创建索引可以通过模板设置索引名称，例如：可以设置 action.auto_create_index 为 +aaa*,-bbb*,+ccc*,-* (+ 表示准许，- 表示禁止)。

版本号

每个文档都有一个版本号，版本号的具体值放在在创建索引的返回值中 ("_version":)。通过版本号参数可以达到乐观并发控制的效果。当在操作文档的过程中指定版本号，如果和版本号不一致的时候操作会被拒绝。版本号常用在对事务的处理中。例如，更新刚才创建的文档：

请求：PUT http://localhost:9200/secilog/log/1?version=2&pretty

参数：

{
    "message" : "elasticsearch now has versioning support!"
}

返回内容为更新失败：

{
  "error" : {
    "root_cause" : [ {
      "type" : "version_conflict_engine_exception",
      "reason" : "[log][1]: version conflict, current [-1], provided [2]",
      "index" : "secilog",
      "shard" : "2"
    } ],
    "type" : "version_conflict_engine_exception",
    "reason" : "[log][1]: version conflict, current [-1], provided [2]",
    "index" : "secilog",
    "shard" : "2"
  },
  "status" : 409
}

注意：版本号是实时更新的，不会存在缓存现象。当操作的时候不指定版本号，则系统不会对版本号是否一致进行检查。

默认情况下对文档的操作版本号从 1 开始递增，包括修改文档和删除文档。当然版本号还可以从外部获取，比如从数据库中获取，要启用此功能，version_type 应设置为 external，这个值必须是一个大于 0 小于 9.2e+18 的数字。当使用外部版本号来代替自动生成的版本号时，在操作文档的时候，系统通过对比参数中的版本号是否大于文档中的版本号来做判断，当参数中的版本号大于系统中的版本号，则执行此操作，并更新版本号。反之则拒绝操作 (包括小于或者等于)。

版本号同时产生了一个比较实用的功能，只要版本号从源数据库中使用，在异步索引操作的时候就不需要对源数据库的变化执行严格排序。任何操作都只会对最新的版本号起作用，不管这个版本号是内部的还是从外部获取的。

本文由赛克蓝德 (secisland) 原创，转载请标明作者和出处。

操作类型

系统同时支持通过 op_type=create 参数强制命令只执行创建操作，只有系统中不存在此文档的时候才会创建成功。如果不指定此操作类型，如果存在此文档，则会更新此文档。例如再次创建文档：

请求：PUT http://localhost:9200/secilog/log/1?op_type=create&pretty

参数：

{
    "collect_type" : "syslog",
    "collect_date" : "2016-01-11T09:32:12",
    "message" : "Failed password for root from 192.168.21.2 port 50790 ssh2"
}

返回值，表示创建失败：

{
  "error" : {
    "root_cause" : [ {
      "type" : "document_already_exists_exception",
      "reason" : "[log][1]: document already exists",
      "index" : "secilog",
      "shard" : "3"
    } ],
    "type" : "document_already_exists_exception",
    "reason" : "[log][1]: document already exists",
    "index" : "secilog",
    "shard" : "3"
  },
  "status" : 409
}

当不指定 op_type=create 时候，则更新此文档。

创建操作的另一个写法为：http://localhost:9200/secilog/log/1/_create?pretty

自动创建 ID

当创建文档的时候，如果不指定 id，系统会自动创建 id。自动生成的 id 是一个不会重复的随机数。例如：

请求：POST http://localhost:9200/secilog/log/?op_type=create&pretty

参数：

{
    "collect_type" : "syslog",
    "collect_date" : "2016-01-11T09:32:12",
    "message" : "Failed password for root from 192.168.21.2 port 50790 ssh2"
}

返回值：

{
  "_index" : "secilog",
  "_type" : "log",
  "_id" : "AVLOV99W6rG7Qqt6i_gk",
  "_version" : 1,
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "created" : true
}

从中可以看出_id 自动生成了一个随机数。

分片选择

默认情况下，分片的选择是通过 ID 的散列值进行控制，分片的选择。这个只可以通过 router 参数进行手动的控制。可以在每个操作的基础上直接通过哈希函数的值来指定分片的选择。例如：

请求：POST http://localhost:9200/secilog/log/?routing=secisland&pretty

在上面的例子中，分片的选择是通过指定 routing=secisland 参数的哈希值来确定的。

其他说明

分布式：索引操作主要是针对主节点的分片进行，当主节点完成索引操作后，如果有副本节点，则分发到副本中。

一致性：为了防止当网络出现问题的时候写入不一致，系统只有在有效节点的数量大于一定数量的时候生效 (总结点数 / 2+1)，该值可以通过 action.write_consistency 参数进行修改。

刷新：更新的时候可以指定 refresh 参数为 true 来立即刷新所有的副本，当 refresh 设置为 true 的时候，系统做了充分的优化，不会对系统产生任何影响，需要注意的是查询操作 refresh 参数没有任何的意义。

空操作：当文档内容没有任何改变的时候，更新文档操作也会生效，具体体现在版本号会发生变化。如果不希望此情况发生，在更新的时候指定 detect_noop 为 true。这个参数在创建索引的时候无效。

超时：默认情况下系统的超时时间是一分钟。可以通过设置 timeout 来修改超时的时间，例如 timeout=5m，表示超时的时间是 5 分钟。

赛克蓝德 (secisland) 后续会逐步对 Elasticsearch 的最新版本的各项功能进行分析，近请期待。也欢迎加入 secisland 公众号进行关注。

Elasticsearch 2.20 文档篇：更新删除文档

Elasticsearch 的更新文档 API 准许通过脚本操作来更新文档。更新操作从索引中获取文档，执行脚本，然后获得返回结果。它使用版本号来控制文档获取或者重建索引。

备注：在 Elasticsearch 中的更新操作是完全从新索引文件。

我们新建一个文档：

请求：PUT http://localhost:9200/test/type1/1?pretty

参数：

{
    "counter" : 1,
    "tags" : ["red"]
}

脚本开启功能

在最新版本的 Elasticsearch 中，基于安全考虑 (如果用不到，请保持禁用), 默认禁用了动态脚本功能。如果被禁用，在使用脚本的时候则报以下的错误：

scripts of type [inline], operation [update] and lang [groovy] are disabled

可以用以下方式完全开启动态脚本功能，在 config/elasticsearch.yml 文件，在最后添加以下代码：

script.inline: on

script.indexed: on

script.file: on

配置后，重启 Elasticsearch。

下面我们用脚本来更新此文档。

请求：POST http://localhost:9200/test/type1/1/_update?pretty

参数：

{
    "script" : {
        "inline": "ctx._source.counter += count",
        "params" : {
            "count" : 4
        }
    }
}

执行完后，我们在查询一下文档内容，可以发现 counter 的值为 5：

{
  "_index" : "test",
  "_type" : "type1",
  "_id" : "1",
  "_version" : 5,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "counter" : 5,
    "tags" : [ "red" ]
  }
}

在看下面的更新操作：

请求：POST http://localhost:9200/test/type1/1/_update?pretty

参数：

{
    "script" : {
        "inline": "ctx._source.tags += tag",
        "params" : {
            "tag" : "blue"
        }
    }
}

返回的内容为，表示更新成功，我们看一下_version 为 6，比刚才的值增加了 1：

{
  "_index" : "test",
  "_type" : "type1",
  "_id" : "1",
  "_version" : 6,
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  }
}

然后我们在查询一下文档内容：

{
  "_index" : "test",
  "_type" : "type1",
  "_id" : "1",
  "_version" : 6,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "counter" : 5,
    "tags" : [ "red", "blue" ]
  }
}

在脚本中除了_source 外其他内置参数也可以使用，例如_index, _type, _id, _version, _routing, _parent, _timestamp, _ttl。

下面我们通过脚本增加一列。

请求：POST http://localhost:9200/test/type1/1/_update?pretty

参数：

{
    "script" : "ctx._source.name_of_new_field = \"value_of_new_field\""
}

然后查询此文档：

{
  "_index" : "test",
  "_type" : "type1",
  "_id" : "1",
  "_version" : 7,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "counter" : 5,
    "tags" : [ "red", "blue" ],
    "name_of_new_field" : "value_of_new_field"
  }
}

从中可以看出，文档中又增加了一列。

删除一列，请求和刚才的一样，参数变为：

{
    "script" : "ctx._source.remove(\"name_of_new_field\")"
}

甚至可以通过表达式来判断做某些事情，例如：下面的示例将删除的文件如果标签字段包含蓝色，否则什么也不做（空）：

请求参数：

{
    "script" : {
        "inline": "ctx._source.tags.contains(tag) ? ctx.op = \"delete\" : ctx.op = \"none\"",
        "params" : {
            "tag" : "blue"
        }
    }
}

部分文档更新：

该更新接口还支持更新部分文档，将文档合并到现有文档中（简单的递归合并、对象的内部合并、替换核心的 “键 / 值” 和数组）。例如：

{
    "doc" : {
        "name" : "new_name"
    }
}

更新后，可以发现文档中多了一列 name。

{
  "_index" : "test",
  "_type" : "type1",
  "_id" : "1",
  "_version" : 23,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "counter" : 5,
    "tags" : [ "red", "blue" ],
    "name" : "new_name"
  }
}

当文档指定的值与现有的_source 合并。当新的文档和老的文档不一致的时候，文档将会被从新建立索引。当新旧文档一样的时候，则不进行从建索引的操作。可以通过设置 detect_noop 为 false，让任何情况下都从新建立索引，例如下面的更新操作：

{
    "doc" : {
        "name" : "new_name"
    },
    "detect_noop": false
}

删除文档

删除文档相对比较简单：

请求：DELETE http://localhost:9200/test/type1/1

返回的内容为：

{
    "found": true, 
    "_index": "test", 
    "_type": "type1", 
    "_id": "1", 
    "_version": 24, 
    "_shards": {
        "total": 2, 
        "successful": 1, 
        "failed": 0
    }}

则表示删除了此文档。

赛克蓝德 (secisland) 后续会逐步对 Elasticsearch 的最新版本的各项功能进行分析，近请期待。也欢迎加入 secisland 公众号进行关注。

我们今天的关于第16篇：Elasticsearch文档元数据信息和elasticsearch 元数据的分享就到这里，谢谢您的阅读，如果想了解更多关于appsync 使用 elasticsearch 作为数据源：Elasticsearch 响应错误：禁止、Elasticsearch 2.20 文档篇：多文档操作、Elasticsearch 2.20 文档篇：新增文档、Elasticsearch 2.20 文档篇：更新删除文档的相关信息，可以在本站进行搜索。

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