In Datenbanken ist `null` ein besonderer Wert, der das Fehlen eines Wertes darstellt . Es ist nicht dasselbe wie eine leere Schnur oder eine Null. Es bedeutet, dass die Daten
unbekannt, fehlt oder nicht anwendbar sind .
Hier ist eine Aufschlüsselung seiner Verwendungen und Auswirkungen:
Verwendungszwecke von NULL:
* Fehlende Daten bearbeiten: Wenn Sie keinen Wert für ein Feld haben, können Sie mit "Null" diese Abwesenheit darstellen. Dies ist nützlich für Szenarien, in denen Sie keinen Standardwert annehmen können oder in denen Sie zwischen leeren Daten und fehlenden Daten unterscheiden müssen.
* Darstellung unanwendbarer Daten: In einigen Fällen ist ein Feld für einen bestimmten Datensatz möglicherweise nicht relevant. Zum Beispiel könnte ein Feld eines "Ehepartners" für eine einzelne Person "null" sein.
* Flexibilität in der Dateneingabe: `Null` erlaubt optionale Felder, auf denen Benutzer einige Felder leer lassen können, wenn die Informationen nicht verfügbar sind.
* unterstützende relationale Datenbankoperationen: "Null" spielt eine entscheidende Rolle bei Datenbankoperationen wie Joins und Aggregaten.
Implikationen der Verwendung von NULL:
* Vergleich: `Null` kann nicht mit anderen Werten mit Standardvergleichsoperatoren (wie` =`,`! =`,` <`,`> `) Verglichen werden. Spezielle Funktionen wie "is null" und "ist nicht null" zum Vergleich verwendet.
* Aggregate: `Null` -Werte werden typischerweise ignoriert, wenn Aggregatfunktionen wie Summe, AVG, Count und Max berechnet werden.
* Einschränkungen: Sie können Einschränkungen (z. B. nicht null) erstellen, um zu verhindern, dass Datensätze mit "Null" -Wertern in bestimmten Feldern eingefügt oder aktualisiert werden.
* Leistung: Die häufige Verwendung von "Null" -Werten kann möglicherweise die Datenbankleistung beeinflussen, da sie die Datenspeicherung und -abnahme Komplexität erhöht.
Alternativen zu Null:
* Standardwerte: Für optionale Felder können Sie einen Standardwert (wie 0, eine leere Zeichenfolge oder einen bestimmten Wert) verwenden, um fehlende Daten darzustellen. Dies ist jedoch möglicherweise nicht ideal, wenn Sie zwischen "fehlenden" und "Standard" -Daten unterscheiden müssen.
* dediziert "fehlende" Wert: Sie können einen dedizierten Wert (z. B. "n/a") einführen, um fehlende Daten darzustellen. Dies kann für Klarheit nützlich sein, erfordert jedoch zusätzliche Logik für die Behandlung dieser spezifischen Werte.
den richtigen Ansatz auswählen:
Der beste Ansatz für die Behandlung fehlender Daten hängt vom spezifischen Kontext und den Anforderungen Ihrer Anwendung ab. Betrachten Sie Folgendes:
* Datentyp: Die Art der Daten und ihre Bedeutung in Ihrer Anwendung.
* Datenintegrität: Die Datengenauigkeit und Konsistenz, die Sie benötigen.
* Leistung: Die potenziellen Auswirkungen auf die Datenbankleistung.
Es ist wichtig, die Auswirkungen der Verwendung von "Null" sorgfältig zu berücksichtigen und den am besten geeigneten Ansatz für Ihr Datenbankdesign auszuwählen.
