ES 搜索5 (处理 Null 值)
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。