回想在之前例子中，有的文档有名为 tags （标签）的字段，它是个多值字段，一个文档可能有一个或多个标签，也可能根本就没有标签。如果一个字段没有值，那么如何将它存入倒排索引中的呢？
这是个有欺骗性的问题，因为答案是：什么都不存。让我们看看之前内容里提到过的倒排索引：
Token |
DocIDs |
|
|
|
|
如何将某个不存在的字段存储在这个数据结构中呢？无法做到！简单的说，一个倒排索引只是一个 token 列表和与之相关的文档信息，如果字段不存在，那么它也不会持有任何 token，也就无法在倒排索引结构中表现。
最终，这也就意味着，null, [] （空数组）和 [null] 所有这些都是等价的，它们无法存于倒排索引中。
显然，世界并不简单，数据往往会有缺失字段，或有显式的空值或空数组。为了应对这些状况，Elasticsearch 提供了一些工具来处理空或缺失值。
第一件武器就是 exists 存在查询。这个查询会返回那些在指定字段有任何值的文档，让我们索引一些示例文档并用标签的例子来说明：
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)-
tags字段有 1 个值。 -
tags字段有 2 个值。 -
tags字段缺失。 -
tags字段被置为null。 -
tags字段有 1 个值和 1 个null。
以上文档集合中 tags 字段对应的倒排索引如下：
Token |
DocIDs |
|
|
|
|
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"] }
}
]-
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。
显而易见，只要 tags 字段存在项（term）的文档都会命中并作为结果返回，只有 3 和 4 两个文档被排除。
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 }
}
]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。
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。