Umgang mit NULL-Werten in SQL

Einführung

In der Welt der Datenbanken wirken NULL-Werte oft wie das sprichwörtliche schwarze Schaf. Sie stellen fehlende, undefinierte oder unbekannte Daten dar und können einzigartige Herausforderungen bei der Datenverwaltung und -analyse darstellen. Stellen Sie sich vor, Sie analysieren eine Verkaufsdatenbank und in einigen Einträgen fehlen Kundenfeedback oder Bestellmengen. Verstehen, wie NULL-Werte effektiv verarbeitet werden SQL ist entscheidend für die Gewährleistung einer genauen Datenabfrage und aussagekräftigen Analyse. In diesem Leitfaden befassen wir uns mit den Nuancen von NULL-Werten, untersuchen, wie sie sich auf SQL-Operationen auswirken, und stellen praktische Techniken für deren Verwaltung bereit.

Lernergebnisse

• Verstehen Sie, was NULL-Werte darstellen SQL.
• Identifizieren Sie die Auswirkungen von NULL-Werten auf Datenabfragen und Berechnungen.
• Nutzen Sie SQL-Funktionen und -Techniken, um NULL-Werte effektiv zu verarbeiten.
• Implementieren Sie Finest Practices für die Verwaltung von NULL-Werten beim Datenbankdesign und bei der Abfrage.

Was sind NULL-Werte in SQL?

NULL ist eine spezielle Markierung in SQL, die darauf hinweist, dass der Wert für einen Faktor nicht bekannt ist. Es sollte auch verstanden werden, dass NULL nicht gleich „“, 0 und anderen derartigen Werten ist, sondern vielmehr auf das Fehlen eines Werts hinweist. In SQL kann NULL in jedem Attributtyp verwendet werden, egal ob Ganzzahl, Zeichenfolge oder Datum.

Beispiel für NULL-Werte

Betrachten Sie eine Tabelle mit dem Namen workers:

In dieser Tabelle sind die department_id für John und Bob ist NULL, was darauf hinweist, dass ihre Abteilung unbekannt ist. Alices E-Mail ist ebenfalls NULL, was bedeutet, dass keine E-Mail aufgezeichnet wurde.

Auswirkungen von NULL-Werten auf SQL-Abfragen

SQL NULL hat alle Spalten definiert, die keine Daten enthalten, und seine Verwendung beeinflusst die Leistung von Abfragen und die gelieferten Ergebnisse. Eines der Dinge, die jeder wissen muss, um gute Abfragen zu schreiben und korrekt mit Daten arbeiten zu können, ist das Verhalten von NULL-Werten. In diesem Weblog werde ich einige Ansätze erläutern, abhängig davon, ob Felder den NULL-Wert enthalten und aus welcher Perspektive die Felder betrachtet werden, für SQL-Abfragen für Vergleiche, Berechnungen, logische Operationen usw.

Vergleiche mit NULL

Bei der Durchführung von Vergleichen in SQL ist es wichtig zu verstehen, dass NULL-Werte nicht Null oder einer leeren Zeichenfolge entsprechen. Stattdessen stellt NULL einen unbekannten Wert dar. Daher führt jeder direkte Vergleich mit NULL zu einem UNBEKANNTEN Ergebnis und nicht zu WAHR oder FALSCH.

Beispiel:

SELECT * FROM workers WHERE department_id = NULL;

Ausgabe: Es werden keine Zeilen zurückgegeben, da Vergleiche mit NULL verwendet werden = nicht als WAHR auswerten.

Um korrekt auf NULL-Werte zu prüfen, verwenden Sie:

SELECT * FROM workers WHERE department_id IS NULL;

Vorausgesetzt das workers Tabelle hat:

Ausgabe:

Boolesche Logik und NULL-Werte

NULL-Werte wirken sich auf die boolesche Logik in SQL-Abfragen aus. Wenn NULL an logischen Operationen beteiligt ist, kann das Ergebnis oft zu unerwarteten Ergebnissen führen. In SQL bedeutet die dreiwertige Logik (WAHR, FALSCH, UNBEKANNT), dass, wenn ein Operand in einem logischen Ausdruck NULL ist, der gesamte Ausdruck als UNBEKANNT ausgewertet werden könnte.

Beispiel:

SELECT * FROM workers WHERE first_name="John" AND department_id = NULL;

Ausgabe: Diese Abfrage gibt keine Ergebnisse zurück, da die Bedingung vorliegt NULL wird als UNBEKANNT ausgewertet.

Für korrekte logische Operationen prüfen Sie explizit auf NULL:

SELECT * FROM workers WHERE first_name="John" AND department_id IS NULL;

Ausgabe:

Aggregationsfunktionen

NULL-Werte haben eine eindeutige Auswirkung auf Aggregatfunktionen wie z SUM, AVG, COUNTund andere. Die meisten Aggregatfunktionen ignorieren NULL-Werte, was bedeutet, dass sie nicht zum Ergebnis der Berechnungen beitragen. Dieses Verhalten kann zu irreführenden Schlussfolgerungen führen, wenn Sie die in Ihrem Datensatz vorhandenen NULL-Werte nicht kennen.

Beispiel:

SELECT AVG(wage) FROM workers;

Vorausgesetzt das workers Tabelle hat:

Ausgabe:

Der Durchschnitt wird aus den Nicht-NULL-Gehältern (50000 und 60000) berechnet.

Wenn alle Werte in einer Spalte NULL sind:

SELECT COUNT(wage) FROM workers;

Ausgabe:

In diesem Fall zählt COUNT nur Nicht-NULL-Werte.

DISTINCT- und NULL-Werte

Bei Verwendung des DISTINCT Schlüsselwort werden NULL-Werte als ein einzelner eindeutiger Wert behandelt. Wenn Sie additionally mehrere Zeilen mit NULL-Werten in einer Spalte haben, ist die DISTINCT Die Abfrage gibt nur eine Instanz von NULL zurück.

Beispiel:

SELECT DISTINCT department_id FROM workers;

Vorausgesetzt das workers Tabelle hat:

Ausgabe:

Auch wenn mehrere NULL-Werte vorhanden sind, erscheint im Ergebnis nur ein NULL-Wert.

Techniken zum Umgang mit NULL-Werten

Der Umgang mit NULL-Werten ist für die Wahrung der Datenintegrität und die Gewährleistung genauer Abfrageergebnisse von entscheidender Bedeutung. Hier sind einige effektive Techniken:

Verwendung von IS NULL und IS NOT NULL

Der einfachste Weg, NULL-Werte herauszufiltern, ist die Verwendung von IS NULL Und IS NOT NULL Prädikate. Dadurch können Sie in Ihren Abfragen explizit nach NULL-Werten suchen.

Beispiel:

SELECT * FROM workers WHERE department_id IS NULL;

Ausgabe:

So finden Sie Mitarbeiter, denen eine Abteilung zugewiesen ist:

SELECT * FROM workers WHERE department_id IS NOT NULL;

Ausgabe:

Verwenden der COALESCE-Funktion

Der COALESCE Funktion gibt den ersten Nicht-NULL-Wert in der Liste der Argumente zurück. Dies ist nützlich, um Standardwerte bereitzustellen, wenn NULL auftritt.

Beispiel:

SELECT first_name, COALESCE(department_id, 'No Division') AS division FROM workers;

Ausgabe:

Verwendung der NULLIF-Funktion

Der NULLIF Funktion gibt NULL zurück, wenn die beiden Argumente gleich sind; andernfalls wird das erste Argument zurückgegeben. Dadurch können unerwünschte Vergleiche vermieden und Standardwerte elegant gehandhabt werden.

Beispiel:

SELECT first_name, NULLIF(department_id, 0) AS department_id FROM workers;

Vorausgesetzt department_id wird manchmal auf 0 statt auf NULL gesetzt:

Ausgabe:

Verwenden der CASE-Anweisung

Der CASE Die Anweisung ermöglicht bedingte Logik in SQL-Abfragen. Sie können es verwenden, um NULL-Werte basierend auf bestimmten Bedingungen durch sinnvolle Ersatzwerte zu ersetzen.

Beispiel:

SELECT first_name, 
       CASE 
           WHEN department_id IS NULL THEN 'Unknown Division'
           ELSE department_id 
       END AS division 
FROM workers;

Ausgabe:

Verwenden von Aggregatfunktionen mit NULL-Behandlung

Bei der Verwendung von Aggregatfunktionen wie COUNT, SUM, AVGusw. ist es wichtig zu bedenken, dass sie NULL-Werte ignorieren. Sie können diese Funktionen mit kombinieren COALESCE oder ähnliche Techniken zur Verwaltung von NULL-Werten in aggregierten Ergebnissen.

Beispiel:

So zählen Sie, wie viele Mitarbeiter einer Abteilung zugeordnet sind:

SELECT COUNT(department_id) AS AssignedDepartments FROM workers;

Ausgabe:

Wenn Sie eine Anzahl von NULL-Werten einbeziehen möchten:

SELECT COUNT(*) AS TotalEmployees, 
       COUNT(department_id) AS AssignedDepartments,
       COUNT(*) - COUNT(department_id) AS UnassignedDepartments 
FROM workers;

Ausgabe:

Finest Practices für die Verwaltung von NULL-Werten

Wir werden uns nun mit den Finest Practices für die Verwaltung von NULL-Werten befassen.

• Verwenden Sie NULL gezielt: Verwenden Sie NULL nur, um das Fehlen eines Werts anzuzeigen. Diese Unterscheidung ist entscheidend; NULL sollte nicht mit Null oder einer leeren Zeichenfolge verwechselt werden, da jeder Wert im Datenkontext seine eigene Bedeutung hat.
• Legen Sie Datenbankeinschränkungen fest: Implementieren Sie NOT NULL-Einschränkungen, wo immer anwendbar, um unbeabsichtigte NULL-Einträge in kritischen Feldern zu verhindern. Dies trägt zur Durchsetzung der Datenintegrität bei und stellt sicher, dass wichtige Informationen immer vorhanden sind.
• Normalisieren Sie Ihr Datenbankschema: Entwerfen Sie Ihr Datenbankschema ordnungsgemäß, um das Auftreten von NULL-Werten zu minimieren. Durch die Organisation von Daten in geeigneten Tabellen und Beziehungen können Sie den Bedarf an NULL-Werten reduzieren und eine klarere Datendarstellung fördern.
• Nutzen Sie sinnvolle Standardwerte: Erwägen Sie beim Entwerfen von Tabellen die Verwendung sinnvoller Standardwerte zum Ausfüllen potenzieller NULL-Einträge. Dieser Ansatz hilft, Verwirrung zu vermeiden und stellt sicher, dass Benutzer den Kontext der Daten verstehen, ohne auf NULL zu stoßen.
• Dokumentieren Sie NULL-Handhabungsstrategien: Dokumentieren Sie klar und deutlich Ihren Ansatz zum Umgang mit NULL-Werten in Ihrer Organisation. Dazu gehört die Festlegung von Richtlinien für die Dateneingabe, Berichterstattung und Analyse, um Konsistenz und Verständnis unter den Teammitgliedern zu fördern.
• Überprüfen und prüfen Sie die Daten regelmäßig: Führen Sie regelmäßige Überprüfungen und Prüfungen Ihrer Daten durch, um NULL-Werte effektiv zu identifizieren und zu verwalten. Diese Vorgehensweise trägt dazu bei, die Datenqualität und -integrität im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten.
• Bilden Sie Teammitglieder weiter: NULL-Werte erkennen und den Mitarbeitern erklären, damit diese ihre Bedeutung und den richtigen Umgang verstehen. Die Data des Groups über das richtige Wissen ist entscheidend, um die richtigen Entscheidungen in Bezug auf Daten und Berichte zu treffen.

Häufige Fehler, die Sie mit NULL-Werten vermeiden sollten

Lassen Sie uns nun die häufigsten Fehler untersuchen, die wir mit NULL-Werten vermeiden können.

• NULL mit Null oder leeren Zeichenfolgen verwechseln: Die ersten und am häufigsten vorkommenden Anti-Patterns sind NULL, die dasselbe wie Null oder eine leere Zeichenfolge verwenden. Um Fehlinterpretationen von Daten zu vermeiden, ist es von entscheidender Bedeutung, zu erkennen, dass NULL verwendet wird, um das Fehlen eines Werts anzuzeigen.
• Verwendung des Gleichheitsoperators für NULL-Vergleiche: Verwenden Sie beim Testen von NULL-Werten keine Gleichheitsoperatoren (=), da dies zu einer UNBEKANNTEN Bedingung führt. Stattdessen sollten Sie zum Vergleich die Prädikate IS NULL oder IS NOT NULL verwenden.
• NULL-Werte in Aggregatfunktionen vernachlässigen: Zu den häufigsten Problemen gehört die Tatsache, dass die meisten Benutzer die Tatsache zu ignorieren scheinen, dass Aggregatfunktionen wie SUM, AVG und COUNT immer NULL-Werte weglassen, was zu falschen Vorzeichen führt. Achten Sie auf aggregierte Daten. NULL-Werte sind auch in Datensätzen vorhanden, die nur ganze Zahlen enthalten.
• NULL-Werte werden in der Geschäftslogik nicht berücksichtigt: Wenn NULL-Werte in der Geschäftslogik nicht berücksichtigt werden, kann dies zu unerwarteten Ergebnissen in Anwendungen und Berichten führen. Schließen Sie beim Ausführen logischer Operationen immer Prüfungen auf NULL ein.
• Übermäßige Verwendung von NULL-Werten: Während NULL-Werte nützlich sein können, kann ihre übermäßige Verwendung die Datenanalyse und Berichterstellung erschweren. Bemühen Sie sich um ein Gleichgewicht und stellen Sie sicher, dass NULL-Werte ordnungsgemäß verwendet werden, ohne den Datensatz zu überladen.
• Ignorieren der Dokumentation: Wenn Sie Ihre Strategien zur Verwaltung von NULL-Werten nicht dokumentieren, kann dies zu Verwirrung und Inkonsistenz unter den Teammitgliedern führen. Eine klare Dokumentation ist für ein effektives Datenmanagement unerlässlich.
• Vernachlässigung regelmäßiger Prüfungen von NULL-Werten: Regelmäßige Prüfungen von NULL-Werten tragen zur Aufrechterhaltung der Datenintegrität und -qualität bei. Wenn Sie diesen Schritt ignorieren, kann es zu einer Anhäufung von Fehlern und Fehlinterpretationen in Ihrer Datenanalyse kommen.

Abschluss

Der Umgang mit NULL-Werten in SQL erfordert sorgfältige Aufmerksamkeit, um eine Verzerrung und Beeinträchtigung der Datenanalyse zu vermeiden. Sie können Probleme mit NULL-Werten lösen, indem Sie absichtlich NULL verwenden, Einschränkungen in der Datenbank einrichten und die Informationen täglich prüfen. Darüber hinaus gibt es bestimmte Fallstricke, die, wenn man sie kennt – wie die Verwechslung von NULL mit Null oder die Nichtberücksichtigung von NULL-Werten in logischen Operationen – die professionellen Methoden der Datenmanipulation verbessern. Schließlich und noch wichtiger ist, dass eine angemessene Verwaltung von NULL-Werten die Glaubwürdigkeit von Abfragen und Berichten erhöht und die Wertschätzung von Datenumgebungen und damit die Bildung der richtigen Entscheidungen/Erkenntnisse über bestimmte Daten fördert.

Häufig gestellte Fragen

Mein Identify ist Ayushi Trivedi. Ich habe einen B.Tech-Abschluss. Ich habe 3 Jahre Erfahrung als Pädagoge und Inhaltsredakteur. Ich habe mit verschiedenen Python-Bibliotheken gearbeitet, wie Numpy, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Scikit, Imblearn, lineare Regression und vielen mehr. Ich bin auch Autor. Mein erstes Buch mit dem Titel #turning25 wurde veröffentlicht und ist auf Amazon und Flipkart erhältlich. Hier bin ich Redakteur für technische Inhalte bei Analytics Vidhya. Ich bin stolz und glücklich, AVian zu sein. Ich habe ein tolles Staff, mit dem ich zusammenarbeiten kann. Ich liebe es, eine Brücke zwischen der Technologie und dem Lernenden zu schlagen.