处理 Null 值

我们的目标是找到那些被设置过标签字段的文档，并不关心标签的具体内容。只要它存在于文档中即可，用 SQL 的话就是用 IS NOT NULL 非空进行查询：

SELECT tags
FROM   posts
WHERE  tags IS NOT NULL

在 Elasticsearch 中，使用 exists 查询的方式如下：

GET /my_index/posts/_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : {
            "filter" : {
                "exists" : { "field" : "tags" }
            }
        }
    }
}

这个查询返回 3 个文档：

"hits" : [
    {
      "_id" :     "1",
      "_score" :  1.0,
      "_source" : { "tags" : ["search"] }
    },
    {
      "_id" :     "5",
      "_score" :  1.0,
      "_source" : { "tags" : ["search", null] }  1
    },
    {
      "_id" :     "2",
      "_score" :  1.0,
      "_source" : { "tags" : ["search", "open source"] }
    }
]

1 尽管文档 5 有 null 值，但它仍会被命中返回。字段之所以存在，是因为标签有实际值（ search ）可以被索引，所以 null 对过滤不会产生任何影响。

 

缺失查询

这个 missing 查询本质上与 exists 恰好相反： 它返回某个特定 _无_ 值字段的文档，与以下 SQL 表达的意思类似：

SELECT tags
FROM   posts
WHERE  tags IS NULL

我们将前面例子中 exists 查询换成 missing 查询：

GET /my_index/posts/_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : {
            "filter": {
                "missing" : { "field" : "tags" }
            }
        }
    }
}

按照期望的那样，我们得到 3 和 4 两个文档（这两个文档的 tags 字段没有实际值）：

"hits" : [
    {
      "_id" :     "3",
      "_score" :  1.0,
      "_source" : { "other_field" : "some data" }
    },
    {
      "_id" :     "4",
      "_score" :  1.0,
      "_source" : { "tags" : null }
    }
]

当 null 的意思是 null

有时候我们需要区分一个字段是没有值，还是它已被显式的设置成了 null 。在之前例子中，我们看到的默认的行为是无法做到这点的；数据被丢失了。不过幸运的是，我们可以选择将显式的 null 值替换成我们指定 占位符（placeholder） 。

在为字符串（string）、数字（numeric）、布尔值（Boolean）或日期（date）字段指定映射时，同样可以为之设置 null_value 空值，用以处理显式 null 值的情况。不过即使如此，还是会将一个没有值的字段从倒排索引中排除。

当选择合适的 null_value 空值的时候，需要保证以下几点：

  • 它会匹配字段的类型，我们不能为一个 date 日期字段设置字符串类型的 null_value。
  • 它必须与普通值不一样，这可以避免把实际值当成 null 空的情况。

 

对象上的存在与缺失

不仅可以过滤核心类型， exists and missing 查询 还可以处理一个对象的内部字段。以下面文档为例：

{
   "name" : {
      "first" : "John",
      "last" :  "Smith"
   }
}

我们不仅可以检查 name.first 和 name.last 的存在性，也可以检查 name ，不过在 映射 中，如上对象的内部是个扁平的字段与值（field-value）的简单键值结构，类似下面这样：

{
   "name.first" : "John",
   "name.last"  : "Smith"
}

那么我们如何用 exists 或 missing 查询 name 字段呢？ name 字段并不真实存在于倒排索引中。

原因是当我们执行下面这个过滤的时候：

{
    "exists" : { "field" : "name" }
}

实际执行的是：

{
    "bool": {
        "should": [
            { "exists": { "field": "name.first" }},
            { "exists": { "field": "name.last" }}
        ]
    }
}

这也就意味着，如果 first 和 last 都是空，那么 name 这个命名空间才会被认为不存在。