【Elasticsearch】映射：null_value 详解

《索引 & 映射》系列，共包含以下文章：

• 索引（Index）
• 映射（Mapping）
• 映射：Nested 类型
• 映射：Join 类型、Flattened 类型、多表关联设计
• 映射：fielddata 详解
• 映射：详解 _source & store 字段
• 映射：null_value 详解
• 正排索引、倒排索引（含实战案例）
• Elasticsearch 近实时高速查询原理

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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

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

3.2 字符串字段示例

PUT users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "email": {
        "type": "keyword",
        "null_value": "unknown@example.com"
      }
    }
  }
}

3.3 日期字段示例

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

3.4 查询示例

索引文档：

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：

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。