在SQL優化中，謹慎操作NULL值至關重要。NULL值作為特殊的標記，表示數據缺失或未知，其在數據庫中的處理需特別小心，稍有不慎就可能引發一系列問題。

一、NULL值帶來的影響

（一）對查詢性能的影響

1. 索引失效：當在索引列上進行NULL值判斷時，索引可能會失效，導致數據庫引擎放棄使用索引而進行全表掃描。這將極大地降低查詢效率，尤其是在大數據量的表中，全表掃描的時間成本非常高。

2. 增加計算復雜性：NULL值的存在會使查詢的計算變得更加復雜。在進行聚合計算、排序等操作時，需要額外的處理來排除或考慮NULL值，這會增加數據庫的計算量和處理時間。例如，在使用SUM、AVG等聚合函數時，如果列中存在NULL值，這些值將被忽略，但計算過程仍需要考慮其存在，從而影響計算結果的準確性和性能。

（二）對數據準確性的影響

1. 意外結果：如果在查詢中沒有正確處理NULL值，可能會導致意外的結果。例如，在比較操作中使用NULL值時，除了NULL與NULL相等之外，其他與NULL的比較結果都是未知的，這可能導致查詢結果不符合預期[^3^]。

2. 數據一致性問題：在一些復雜的業務邏輯中，如果對NULL值的處理不當，可能會導致數據的不一致性。例如，在多表連接查詢中，如果某個連接條件涉及的列為NULL，可能會導致連接結果不正確，進而影響到整個查詢的數據準確性。

二、解決方案

1. 合理設計表結構：在創建表時，盡量避免將字段設置為允許NULL值，除非確實有明確的業務需求。對于一些關鍵字段，如主鍵、外鍵等，應確保其不為NULL，以保證數據的完整性和一致性。

2. 使用默認值：為可能為NULL的字段設置合理的默認值，這樣可以避免插入NULL值，同時也能保證數據的完整性。

3. 謹慎處理查詢中的NULL值：在編寫SQL查詢語句時，要充分考慮NULL值的影響，避免直接對NULL值進行判斷和計算。可以使用IS NULL、IS NOT NULL等運算符來顯式地處理NULL值，或者使用COALESCE、NULLIF等函數來替換NULL值為指定的值。

三、謹慎操作NULL值

大多數編程語言都包含布爾數據，該類型數據僅有兩個值 TRUE 和 FALSE。這種邏輯體系被稱為二值邏輯，即任何事物要么是真（TRUE），要么是假（FALSE）。然而在 SQL中，如下圖所示，存在第三個值—未知，也就是 UNKNOWN，因此 SQL 的邏輯體系被 稱為三值邏輯。UNKNOWN 在我們的日常生活中有著相當廣泛的應用，例 如在填寫問卷時，如果用戶不愿透露某些信息，相應的錄入項就會缺失。在公司組織結構中，也可能出現某些職位（如董事長或總經理）沒有上級領導的情況。為了在 SQL 中表示這類情況，我們需要設定一個特殊的標記。這個標記在 SQL 中既不是 一個具體的值，也不是一個變量，它就是 NULL。在數據表中，NULL 通常顯示為一個空字段，表示數據項的值未知，不確定是否存在，或者根本就沒有 相應的數據。

圖片

圖 三值邏輯示意

在大多數編程語言中，嘗試訪問 NULL 值通常會導致錯誤。然而在 SQL 中，這不會引發錯誤，但會影響運算結果。例如在下面所示的查詢語句中，對 NULL 值進行減法操作會返回 NULL，這可能會影響我們的最終計算結果。

SELECT 1 - NULL;
-- 返回 NULL

當我們使用比較運算符（如 =、<>、<、> 等）將 NULL 與其他值進行比較時，結果既不是真（TRUE）也不是假（FALSE），而是未知（UNKNOWN）。這是因為 NULL 代表的是未知，它可能代表任何值。正如以下所示的查詢語句中，無論是將 NULL 與數值比較，還 是將兩個 NULL 值相比較，返回的結果都是 NULL。這是因為 NULL 與任何值都不等同， 即使是兩個 NULL 之間也不相等。因此不能斷言兩個未知的值是相同的，同樣也不能斷言 它們是不同的。

SELECT NULL = 0;
SELECT NULL <> 0; 
SELECT NULL <= 0; 
SELECT NULL = NULL; 
SELECT NULL != NULL;
-- 都返回 NULL

需要注意的是，在 SQL 中，WHERE、HAVING 以及 CASE WHEN 子句僅返回邏輯運算結果為真的數據記錄，而不會返回結果為假或未知的記錄。這可能會在使用過程中引起一些混淆。下面以一個例子來說明。假設有一個存儲用戶 id、用戶姓名和用戶年齡的臨時 用戶表 tmp_user，數據抽樣如下所示。

SELECT *
FROM tmp_user; 
-- user_id name age 
123 bob 15
345 ac 17 
348 NULL NULL

當執行以下的查詢語句，即過濾 age 不為空、不為 15 的記錄。

SELECT `name`
FROM tmp_user 
WHERE age NOT IN (NULL, 15);

我們發現結果返回空集，因為使用的是等值比較，所以如果 NOT IN 碰到了 NULL 值，也不會有任何返回。當函數或表達式的參數中包含 NULL 值時，其結果通常也是 NULL。例如，在嘗試計算 NULL 值的絕對值（使用 ABS 函數）時將返回 NULL。對 NULL 值進行加、減、乘、除等數值運算，結果也將是 NULL。這種處理 NULL 值的方式需要在進行數據分析和處理時特別注意，以避免出現意外的空結果集。

-- 都返回 NULL
SELECT ABS(NULL);
SELECT 1 + NULL;

而在使用聚合函數（如 SUM、COUNT、AVG 等）時，這些函數通常會在計算之前排除 NULL 值。以下面的查詢語句為例，假設我們要統計用戶臨時表中年齡的分布，包括求和、計算平均值、計數等操作。

SELECT SUM(age)
,AVG(age)
,COUNT(age)
,COUNT(*)
FROM tmp_user; 
-- 返回結果
32 16.0 2 3

可以看到，COUNT(*) 總是返回數據的行數，不受空值的影響，而 SUM、COUNT、AVG 都只計算 age 列不為空的數據。 

而 在 SQL 的 分 組 聚 合 操 作 中， 總 是 將 所 有 的 NULL 值 分 到 同 一 個 組， 包 括DISTINCT、GROUP BY 以及窗口函數中的 PARTITION BY。當 NULL 較多時，會導致潛在的數據傾斜風險，從而拖慢任務執行速度。在連接操作時，連接鍵中存在 NULL，判定NULL = NULL 不成立，NULL <> NULL 也不成立，因此可能會導致返回的結果集與預期不符。 

而在排序操作中，SQL 標準沒有定義 NULL 值的排序順序，但是為 ORDER BY 定義了Nulls First 和 Nulls Last 選項，用于明確指定空值排在其他數據之前或者之后。例如 Spark默認將 NULL 作為最小值，升序時排在最前，而 Oracle 和 PostgreSQL 則默認將 NULL 作為最大值，升序時排在最后。

-- Spark SQL 
SELECT age 
FROM tmp_user 
ORDER BY age ASC; 
-- age 列，可以看到 NULL 升序排最前
NULL 
15 
17

NULL 值作為一種特殊的存在，無論它出現在哪種運算中，都可能導致意料之外的結果。因此在數據處理之前，我們通常需要對 NULL 值進行篩選和處理，以避免出現潛在的問題。