理解 `NULL` 值在索引、JOIN 和 WHERE 子句中的行为与优化

好的，各位听众老爷们，今天咱们来聊聊数据库里一个让人又爱又恨的小家伙 —— NULL 值。这玩意儿就像数据库里的幽灵，看不见摸不着，但又无处不在。搞不好，它就能让你的查询慢如蜗牛，让你的 JOIN 结果莫名其妙地消失。别担心，今天咱们就来扒一扒 NULL 的底裤，看看它在索引、JOIN 和 WHERE 子句里到底是怎么兴风作浪的，以及我们该如何驯服这只小野兽。

开场白：NULL，数据库里的“薛定谔的猫”

NULL，顾名思义，就是“空”、“无”的意思。在数据库里，它表示某个字段的值未知、不存在、不适用，或者就是纯粹的“懒得填”。你可以把它想象成一个黑洞，吞噬一切比较运算，让你的逻辑判断变得扑朔迷离。

更形象一点，NULL就像“薛定谔的猫”，你不知道它到底是什么，直到你打开盒子（访问这个字段）。而打开盒子的过程，往往伴随着各种意想不到的结果。

第一幕：索引与 NULL，一场爱恨情仇

索引，是数据库的加速器。想象一下，如果没有索引，你要在一本几百万字的电话簿里找一个名字，那简直就是一场噩梦。索引就像是电话簿的目录，帮你快速定位到目标。

但是，当 NULL 掺和进来，事情就变得微妙了。

• 普通索引：有限的支持

  大多数数据库的普通索引（如 B-Tree 索引）是可以包含 NULL 值的。但是，要注意的是，NULL 值在索引中的排序方式可能因数据库而异。有些数据库会把 NULL 值放在索引的开头，有些则放在末尾。

  这意味着，如果你用 WHERE column IS NULL 来查询，数据库可能会利用索引来加速查找，但效果可能不如预期。毕竟，NULL 值在索引中是“特殊的存在”，数据库可能需要额外处理。

  用表格说话，更直观：

  索引类型	是否支持 NULL	优点	缺点
  B-Tree	支持	快速查找特定值，范围查询	对 NULL 值的处理可能不够高效，column IS NULL 查询可能不会完全利用索引
  Hash	不一定支持	查找特定值非常快	不支持范围查询，对 NULL 值的支持取决于数据库实现

• 组合索引：NULL 的陷阱

  组合索引，顾名思义，就是由多个字段组成的索引。当 NULL 出现在组合索引中时，情况会更加复杂。

  如果组合索引中的所有字段都是 NULL，那么这个索引项通常会被存储。但是，如果只有部分字段是 NULL，那么索引的效果可能会大打折扣。

  例如，假设我们有一个组合索引 (col1, col2)，如果 col1 是 NULL，那么数据库可能无法利用这个索引来查找 col2 的值。

  这就好比，你想通过一个人的姓名和电话号码来查找他，结果你只知道他的姓，其他一概不知，那这个“姓名”索引就基本废了。

• 优化建议：过滤 NULL 值

  为了充分利用索引，我们可以尽量避免在索引列上出现大量的 NULL 值。以下是一些建议：

  • 使用 NOT NULL 约束： 如果某个字段不可能为空，就加上 NOT NULL 约束，这样可以避免 NULL 值的产生。
  • 提供默认值： 为字段设置一个合理的默认值，例如空字符串、0 或一个特定的值，而不是让它为 NULL。
  • 过滤 NULL 值： 在查询时，使用 WHERE column IS NOT NULL 来排除 NULL 值，这样可以提高索引的利用率。

  举个例子：

  -- 原始查询，可能无法充分利用索引
  SELECT * FROM users WHERE city = 'New York';
  
  -- 优化后的查询，排除 NULL 值
  SELECT * FROM users WHERE city = 'New York' AND city IS NOT NULL;

第二幕：JOIN 与 NULL，一场美丽的误会

JOIN，是数据库的灵魂。它可以把多个表连接在一起，形成一个更大的数据集。但是，当 NULL 遇到 JOIN，就会产生一些意想不到的结果。

• INNER JOIN：NULL 的隐身术

  INNER JOIN，是最常见的 JOIN 类型。它只会返回两个表中匹配的行。但是，由于 NULL 不等于任何值（包括它自己），所以当 JOIN 条件涉及到 NULL 值时，INNER JOIN 往往会把包含 NULL 值的行排除在外。

  这就像一场舞会，只有舞伴双方都到场，才能翩翩起舞。如果一方缺席（NULL 值），那么就只能在角落里默默神伤。

  例如，假设我们有两个表：

  users 表：

  id	name	city
  1	Alice	New York
  2	Bob	London
  3	Carol	NULL

  orders 表：

  id	user_id	product
  1	1	A
  2	2	B
  3	3	C

  如果我们执行以下 INNER JOIN 查询：

  SELECT *
  FROM users
  INNER JOIN orders ON users.id = orders.user_id;

  结果会是：

  users.id	name	city	orders.id	user_id	product
  1	Alice	New York	1	1	A
  2	Bob	London	2	2	B

  可以看到，users 表中 id 为 3 的 Carol 及其对应的订单被排除在外，因为 Carol 的 city 字段为 NULL。

• LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN：NULL 的庇护所

  LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN，是比 INNER JOIN 更宽容的 JOIN 类型。它们会保留左表或右表的所有行，即使在另一张表中找不到匹配的行。

  当 JOIN 条件涉及到 NULL 值时，LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 会把 NULL 值视为“匹配”，并在结果中填充 NULL 值。

  这就好比一场相亲大会，即使你没有找到心仪的对象，至少也能得到一份安慰奖（NULL 值）。

  如果我们执行以下 LEFT JOIN 查询：

  SELECT *
  FROM users
  LEFT JOIN orders ON users.id = orders.user_id;

  结果会是：

  users.id	name	city	orders.id	user_id	product
  1	Alice	New York	1	1	A
  2	Bob	London	2	2	B
  3	Carol	NULL	3	3	C

  可以看到，Carol 及其对应的订单被保留了下来，即使 Carol 的 city 字段为 NULL。

• FULL OUTER JOIN：NULL 的狂欢

  FULL OUTER JOIN，是 JOIN 的终极形态。它会保留两个表的所有行，并在结果中填充 NULL 值，以保证每个表中的每一行都出现在结果中。

  这就像一场盛大的派对，每个人都能找到自己的位置，即使找不到舞伴，也能在角落里喝着饮料，欣赏着音乐。

• 优化建议：明确 JOIN 条件

  为了避免 JOIN 结果出现意外，我们需要明确 JOIN 条件，并考虑 NULL 值的影响。以下是一些建议：

  • 使用 IS NULL 或 IS NOT NULL： 在 JOIN 条件中使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 来处理 NULL 值。
  • 使用 COALESCE 函数： 使用 COALESCE 函数来将 NULL 值替换为其他值，例如默认值或空字符串。
  • 考虑 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN： 如果需要保留某个表的所有行，即使在另一张表中找不到匹配的行，可以使用 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN。

  举个例子：

  -- 原始查询，可能排除包含 NULL 值的行
  SELECT *
  FROM users
  INNER JOIN orders ON users.city = orders.city;
  
  -- 优化后的查询，使用 COALESCE 函数处理 NULL 值
  SELECT *
  FROM users
  INNER JOIN orders ON COALESCE(users.city, '') = COALESCE(orders.city, '');

第三幕：WHERE 子句与 NULL，一场逻辑的迷宫

WHERE 子句，是数据库的过滤器。它可以根据指定的条件，过滤出符合条件的行。但是，当 NULL 遇到 WHERE 子句，就会产生一些令人困惑的逻辑。

• NULL 的比较：永远为假

  NULL 不等于任何值，包括它自己。因此，任何涉及 NULL 值的比较运算，结果都为 FALSE 或 UNKNOWN。

  例如，以下表达式的结果都为 FALSE 或 UNKNOWN：

  NULL = 1
  NULL = NULL
  NULL != 1
  NULL != NULL

  这就好比，你想用一把不存在的尺子来测量一个不存在的物体，结果自然是毫无意义。

• IS NULL 和 IS NOT NULL：NULL 的克星

  为了判断一个字段是否为 NULL，我们需要使用 IS NULL 或 IS NOT NULL。这两个运算符是专门用来处理 NULL 值的。

  例如：

  -- 查询 city 字段为 NULL 的用户
  SELECT * FROM users WHERE city IS NULL;
  
  -- 查询 city 字段不为 NULL 的用户
  SELECT * FROM users WHERE city IS NOT NULL;

• 三值逻辑：TRUE、FALSE 和 UNKNOWN

  当 NULL 参与逻辑运算时，数据库会采用三值逻辑：TRUE、FALSE 和 UNKNOWN。

  UNKNOWN 表示结果未知。例如，如果 condition 的结果为 UNKNOWN，那么 NOT condition 的结果也为 UNKNOWN。

  在 WHERE 子句中，只有结果为 TRUE 的行才会被返回。结果为 FALSE 或 UNKNOWN 的行都会被排除在外。

  用表格说话，更清晰：

  条件 1	条件 2	条件 1 AND 条件 2	条件 1 OR 条件 2	NOT 条件 1
  TRUE	TRUE	TRUE	TRUE	FALSE
  TRUE	FALSE	FALSE	TRUE	FALSE
  TRUE	UNKNOWN	UNKNOWN	TRUE	FALSE
  FALSE	TRUE	FALSE	TRUE	TRUE
  FALSE	FALSE	FALSE	FALSE	TRUE
  FALSE	UNKNOWN	FALSE	UNKNOWN	TRUE
  UNKNOWN	TRUE	UNKNOWN	TRUE	UNKNOWN
  UNKNOWN	FALSE	FALSE	UNKNOWN	UNKNOWN
  UNKNOWN	UNKNOWN	UNKNOWN	UNKNOWN	UNKNOWN

• 优化建议：避免 NULL 值的陷阱

  为了避免 WHERE 子句出现意外，我们需要注意以下几点：

  • 使用 IS NULL 或 IS NOT NULL： 不要使用 = 或 != 来比较 NULL 值，而应该使用 IS NULL 或 IS NOT NULL。
  • 理解三值逻辑： 理解 TRUE、FALSE 和 UNKNOWN 的含义，并考虑 NULL 值对逻辑运算的影响。
  • 使用 COALESCE 函数： 使用 COALESCE 函数来将 NULL 值替换为其他值，例如默认值或空字符串。

  举个例子：

  -- 原始查询，可能无法得到正确的结果
  SELECT * FROM users WHERE city = 'New York' OR city != 'London';
  
  -- 优化后的查询，使用 IS NULL 来处理 NULL 值
  SELECT * FROM users WHERE city = 'New York' OR (city != 'London' AND city IS NOT NULL);

总结：驯服 NULL 这只小野兽

NULL 值是数据库中一个复杂而重要的概念。理解 NULL 值在索引、JOIN 和 WHERE 子句中的行为，可以帮助我们编写更高效、更可靠的查询。

记住以下几点：

• NULL 不等于任何值，包括它自己。
• 使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 来判断一个字段是否为 NULL。
• 理解三值逻辑，并考虑 NULL 值对逻辑运算的影响。
• 使用 COALESCE 函数来将 NULL 值替换为其他值。
• 尽量避免在索引列上出现大量的 NULL 值。
• 明确 JOIN 条件，并考虑 NULL 值的影响。

只要掌握了这些技巧，你就能驯服 NULL 这只小野兽，让它为你所用，而不是被它所困扰。

好了，今天的分享就到这里。希望大家以后在面对 NULL 值时，不再感到恐惧，而是充满信心，把它玩弄于股掌之间。 谢谢大家！ 👏