- 处理 Null 值
exists过滤器missing过滤器- 对象的
exists/missing
处理 Null 值
回到我们早期的示例,在文档中有一个多值的字段 tags,一个文档可能包含一个或多个标签,或根本没有标签。如果一个字段没有值,它是怎么储存在倒排索引中的?
这是一个取巧的问题,因为答案是它根本没有存储。让我们从看一下前几节的倒排索引:
| Token | DocIDs |
|---|---|
open_source |
2 |
search |
1,2 |
你怎么可能储存一个在数据结构不存在的字段呢?倒排索引是标记和包含它们的文档的一个简单列表。假如一个字段不存在,它就没有任何标记,也就意味着它无法被倒排索引的数据结构表达出来。
本质上来说,null,[](空数组)和 [null] 是相等的。它们都不存在于倒排索引中!
显然,这个世界却没有那么简单,数据经常会缺失字段,或包含空值或空数组。为了应对这些情形,Elasticsearch 有一些工具来处理空值或缺失的字段。
exists 过滤器
工具箱中的第一个利器是 exists 过滤器,这个过滤器将返回任何包含这个字段的文档,让我们用标签来举例,索引一些示例文档:
POST /my_index/posts/_bulk{ "index": { "_id": "1" }}{ "tags" : ["search"] } <1>{ "index": { "_id": "2" }}{ "tags" : ["search", "open_source"] } <2>{ "index": { "_id": "3" }}{ "other_field" : "some data" } <3>{ "index": { "_id": "4" }}{ "tags" : null } <4>{ "index": { "_id": "5" }}{ "tags" : ["search", null] } <5>
<1> tags 字段有一个值
<2> tags 字段有两个值
<3> tags 字段不存在
<4> tags 字段被设为 null
<5> tags 字段有一个值和一个 null
结果我们 tags 字段的倒排索引看起来将是这样:
| Token | DocIDs |
|---|---|
open_source |
2 |
search |
1,2,5 |
我们的目标是找出所有设置了标签的文档,我们不关心这个标签是什么,只要它存在于文档中就行。在 SQL 语法中,我们可以用 IS NOT NULL 查询:
SELECT tagsFROM postsWHERE tags IS NOT NULL
在 Elasticsearch 中,我们使用 exists 过滤器:
GET /my_index/posts/_search{"query" : {"filtered" : {"filter" : {"exists" : { "field" : "tags" }}}}}
查询返回三个文档:
"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> 文档 5 虽然包含了一个 null 值,仍被返回了。这个字段存在是因为一个有值的标签被索引了,所以 null 对这个过滤器没有影响
结果很容易理解,所以在 tags 字段中有值的文档都被返回了。只排除了文档 3 和 4。
missing 过滤器
missing 过滤器本质上是 exists 的反义词:它返回没有特定字段值的文档,像这条 SQL 一样:
SELECT tagsFROM postsWHERE tags IS NULL
让我们在前面的例子中用 missing 过滤器来取代 exists:
GET /my_index/posts/_search{"query" : {"filtered" : {"filter": {"missing" : { "field" : "tags" }}}}}
如你所愿,我们得到了两个没有包含标签字段的文档:
"hits" : [{"_id" : "3","_score" : 1.0,"_source" : { "other_field" : "some data" }},{"_id" : "4","_score" : 1.0,"_source" : { "tags" : null }}]
什么时候 null 才表示 null
有时你需要能区分一个字段是没有值,还是被设置为 null。用上面见到的默认行为无法区分这一点,数据都不存在了。幸运的是,我们可以将明确的 null 值用我们选择的占位符来代替
当指定字符串,数字,布尔值或日期字段的映射时,你可以设置一个 null_value 来处理明确的 null 值。没有值的字段仍将被排除在倒排索引外。
当选定一个合适的 null_value 时,确保以下几点:
- 它与字段的类型匹配,你不能在
date类型的字段中使用字符串null_value - 它需要能与这个字段可能包含的正常值区分开来,以避免真实值和
null值混淆
对象的 exists/missing
exists 和 missing 过滤器同样能在内联对象上工作,而不仅仅是核心类型。例如下面的文档:
{"name" : {"first" : "John","last" : "Smith"}}
你可以检查 name.first 和 name.last 的存在性,也可以检查 name 的。然而,在【映射】中,我们提到对象在内部被转成扁平化的键值结构,像下面所示:
{"name.first" : "John","name.last" : "Smith"}
所以我们是怎么使用 exists 或 missing 来检测 name 字段的呢,这个字段并没有真正存在于倒排索引中。
原因是像这样的一个过滤器
{"exists" : { "field" : "name" }}
实际是这样执行的
{"bool": {"should": [{ "exists": { "field": { "name.first" }}},{ "exists": { "field": { "name.last" }}}]}}
同样这意味着假如 first 和 last 都为空,那么 name 就是不存在的。
