【Elasticsearch】映射：null_value 详解

映射：null_value 详解

1.核心支持字段类型
2.使用注意事项
3.使用示例
- [3.1 数值字段示例](#3.1 数值字段示例)
- [3.2 字符串字段示例](#3.2 字符串字段示例)
- [3.3 日期字段示例](#3.3 日期字段示例)
- [3.4 查询示例](#3.4 查询示例)
4.实际应用场景
5.替代方案比较

null_value 是 Elasticsearch 中字段级别的参数，用于指定当字段值为 null 或字段不存在时，在索引中存储的替代值。这个功能主要用于确保 null 值可以被搜索和聚合。

1.核心支持字段类型

null_value 主要支持以下核心字段类型：

数值类型
- long
- integer
- short
- byte
- double
- float
- half_float
- scaled_float
字符串类型
- keyword
- text（需要配合 keyword 子字段使用）
日期类型
- date
布尔类型
- boolean
IP 类型
- ip

2.使用注意事项

类型匹配
- null_value 必须与字段类型匹配。
- 例如：数值字段的 null_value 必须是数字。
查询影响
- 设置的 null_value 会作为实际值被索引。
- 查询时需要查询替代值而非真正的 null。
聚合影响
- 聚合时会将这些文档归入替代值的分组。
存储空间
- 会增加索引大小，因为所有 null 都会被替换为具体值。
动态映射
- 动态映射不会自动设置 null_value，需要显式定义。

3.使用示例

3.1 数值字段示例

json 复制代码

PUT products
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "price": {
        "type": "float",
        "null_value": 0.0
      }
    }
  }
}

3.2 字符串字段示例

json 复制代码

PUT users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "email": {
        "type": "keyword",
        "null_value": "[email protected]"
      }
    }
  }
}

3.3 日期字段示例

json 复制代码

PUT events
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "event_date": {
        "type": "date",
        "null_value": "1970-01-01"
      }
    }
  }
}

3.4 查询示例

索引文档：

json 复制代码

PUT products/_doc/1
{
  "name": "Product A",
  "price": null  // 将被索引为 0.0
}

PUT products/_doc/2
{
  "name": "Product B"  // price 字段缺失，将被索引为 0.0
}

查询替代值：

json 复制代码

GET products/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "price": 0.0
    }
  }
}

4.实际应用场景

统一处理缺失值：确保所有文档在特定字段上都有可搜索的值。
聚合分析 ：使 null 值能够参与聚合计算。
数据迁移 ：处理源数据中可能存在的 null 值。
默认值设置：为缺失字段提供业务上有意义的默认值。

5.替代方案比较

方案	优点	缺点
`null_value`	统一处理，可搜索可聚合	占用额外存储空间
`exists` 查询	不占用额外空间	只能判断存在性，不能聚合
应用层处理	灵活控制	增加应用复杂度

对于需要搜索和聚合 null 值的场景，null_value 是最直接的解决方案。