Семантика NULL

Статья
03/01/2024

Область применения: проверка помечено да Databricks SQL Databricks Runtime

Таблица состоит из набора строк, и каждая строка содержит набор столбцов. Столбец связан с типом данных и представляет определенный атрибут сущности (например, age является столбцом сущности с именем person). Иногда значение столбца, относящегося к строке, не известно на момент появления строки. В SQLтакие значения представлены как NULL. В этом разделе подробно описана семантика обработки значений NULL в различных операторах, выражениях и других SQL конструкциях.

Ниже показан макет схемы и данные таблицы с именем person. Данные содержат NULL значения в столбце age , и эта таблица используется в различных примерах в разделах ниже.

 Id  Name   Age
 --- -------- ----
 100 Joe      30
 200 Marry    NULL
 300 Mike     18
 400 Fred     50
 500 Albert   NULL
 600 Michelle 30
 700 Dan      50

Операторы сравнения

Azure Databricks поддерживает стандартные операторы сравнения, такие как >, >=, =и <<=. Результат этих операторов неизвестен или NULL если один из операндов или оба операнда неизвестны или NULL. Чтобы сравнить NULL значения для равенства, Azure Databricks предоставляет оператор равенства со значением NULL (<=>), который возвращает False , если один из операндов равен NULL , и возвращает, True если оба операнда имеют значение NULL. В следующей таблице показано поведение операторов сравнения, если один или оба операнда имеют значение NULL:

Левый операнд	Правый операнд	`>`	`>=`	`=`	`<`	`<=`	`<=>`
NULL	Любое значение	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	Ложных
Любое значение	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	Ложных
NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	Истинный

Примеры

-- Normal comparison operators return `NULL` when one of the operand is `NULL`.
> SELECT 5 > null AS expression_output;
 expression_output
 -----------------
              null

-- Normal comparison operators return `NULL` when both the operands are `NULL`.
> SELECT null = null AS expression_output;
 expression_output
 -----------------
              null

-- Null-safe equal operator return `False` when one of the operand is `NULL`
> SELECT 5 <=> null AS expression_output;
 expression_output
 -----------------
             false

-- Null-safe equal operator return `True` when one of the operand is `NULL`
> SELECT NULL <=> NULL;
 expression_output
 -----------------
              true
 -----------------

Логические операторы

Azure Databricks поддерживает стандартные логические операторы, такие как AND, OR и NOT. Эти операторы принимают Boolean выражения в качестве аргументов и возвращают Boolean значение.

В следующих таблицах показано поведение логических операторов, когда один или оба операнда имеют значение NULL.

Левый операнд	Правый операнд	ИЛИ	И
Истинный	NULL	Истинный	NULL
Ложных	NULL	NULL	Ложных
NULL	Истинный	Истинный	NULL
NULL	Ложных	NULL	Ложных
NULL	NULL	NULL	NULL

Операнд	НЕ
NULL	NULL

Примеры

-- Normal comparison operators return `NULL` when one of the operands is `NULL`.
> SELECT (true OR null) AS expression_output;
 expression_output
 -----------------
              true

-- Normal comparison operators return `NULL` when both the operands are `NULL`.
> SELECT (null OR false) AS expression_output
 expression_output
 -----------------
              null

-- Null-safe equal operator returns `False` when one of the operands is `NULL`
> SELECT NOT(null) AS expression_output;
 expression_output
 -----------------
              null

Выражения

Операторы сравнения и логические операторы рассматриваются в Azure Databricks как выражения. Azure Databricks также поддерживает другие формы выражений, которые можно классифицировать как:

Нетерпимые выражения null
Выражения, которые могут обрабатывать NULL операнды значений
- Результат этих выражений зависит от самого выражения.

Нетерпимые выражения null

Нетерпимые выражения null возвращаются NULL , когда один или несколько аргументов выражения выражений и NULL большинство выражений попадают в эту категорию.

Примеры

> SELECT concat('John', null) AS expression_output;
 expression_output
 -----------------
              null

> SELECT positive(null) AS expression_output;
 expression_output
 -----------------
              null

> SELECT to_date(null) AS expression_output;
 expression_output
 -----------------
              null

Выражения, которые могут обрабатывать операнды значений NULL

Этот класс выражений предназначен для обработки NULL значений. Результат выражений зависит от самого выражения. Например, выражение isnull функции возвращает значение для true входных данных NULL и false для входных данных, отличных от NULL, где функция coalesce возвращает первое не NULL значение в списке операндов. Однако возвращаетNULL, coalesce если все операнды имеют значение NULL. Ниже приведен неполный список выражений этой категории.

COALESCE
NULLIF
IFNULL
NVL
NVL2
ISNAN
NANVL
ISNULL
ISNOTNULL
ATLEASTNNONNULLS
В

Примеры

> SELECT isnull(null) AS expression_output;
 expression_output
 -----------------
              true

-- Returns the first occurrence of non `NULL` value.
> SELECT coalesce(null, null, 3, null) AS expression_output;
 expression_output
 -----------------
                 3

-- Returns `NULL` as all its operands are `NULL`.
> SELECT coalesce(null, null, null, null) AS expression_output;
 expression_output
 -----------------
              null

> SELECT isnan(null) AS expression_output;
 expression_output
 -----------------
             false

Встроенные статистические выражения

Агрегатные функции вычисляют один результат путем обработки набора входных строк. Ниже приведены правила обработки значений NULL агрегатными функциями.

NULL значения игнорируются при обработке всеми агрегатными функциями.
- Исключением из этого правила является функция COUNT(*).
Некоторые агрегатные функции возвращаются NULL , если все входные значения имеют значение NULL или входной набор данных пуст. Список этих функций:
- MAX
- MIN
- SUM
- AVG
- EVERY
- ANY
- SOME

Примеры

-- `count(*)` does not skip `NULL` values.
> SELECT count(*) FROM person;
 count(1)
 --------
        7

-- `NULL` values in column `age` are skipped from processing.
> SELECT count(age) FROM person;
 count(age)
 ----------
          5

-- `count(*)` on an empty input set returns 0. This is unlike the other
-- aggregate functions, such as `max`, which return `NULL`.
> SELECT count(*) FROM person where 1 = 0;
 count(1)
 --------
        0

-- `NULL` values are excluded from computation of maximum value.
> SELECT max(age) FROM person;
 max(age)
 --------
       50

-- `max` returns `NULL` on an empty input set.
> SELECT max(age) FROM person where 1 = 0;
 max(age)
 --------
     null

Выражения условий в `WHERE`предложениях , `HAVING`и `JOIN`

WHEREОператоры HAVING фильтруют строки на основе указанного пользователем условия. Оператор JOIN используется для объединения строк из двух таблиц на основе условия соединения. Для всех трех операторов выражение условия является логическим выражением, которое может возвращать Trueили FalseUnknown (NULL). Они "удовлетворены", если результатом условия является True.

Примеры

-- Persons whose age is unknown (`NULL`) are filtered out from the result set.
> SELECT * FROM person WHERE age > 0;
     name age
 -------- ---
 Michelle  30
     Fred  50
     Mike  18
      Dan  50
      Joe  30

-- `IS NULL` expression is used in disjunction to select the persons
-- with unknown (`NULL`) records.
> SELECT * FROM person WHERE age > 0 OR age IS NULL;
     name  age
 -------- ----
   Albert null
 Michelle   30
     Fred   50
     Mike   18
      Dan   50
    Marry null
      Joe   30

-- Person with unknown(`NULL`) ages are skipped from processing.
> SELECT * FROM person GROUP BY age HAVING max(age) > 18;
 age count(1)
 --- --------
  50        2
  30        2

-- A self join case with a join condition `p1.age = p2.age AND p1.name = p2.name`.
-- The persons with unknown age (`NULL`) are filtered out by the join operator.
> SELECT * FROM person p1, person p2
    WHERE p1.age = p2.age
    AND p1.name = p2.name;
     name age     name age
 -------- --- -------- ---
 Michelle  30 Michelle  30
     Fred  50     Fred  50
     Mike  18     Mike  18
      Dan  50      Dan  50
      Joe  30      Joe  30

-- The age column from both legs of join are compared using null-safe equal which
-- is why the persons with unknown age (`NULL`) are qualified by the join.
> SELECT * FROM person p1, person p2
    WHERE p1.age <=> p2.age
    AND p1.name = p2.name;
     name  age     name  age
 -------- ---- -------- ----
   Albert null   Albert null
 Michelle   30 Michelle   30
     Fred   50     Fred   50
     Mike   18     Mike   18
      Dan   50      Dan   50
    Marry null    Marry null
      Joe   30      Joe   30

Агрегатные операторы (`GROUP BY`, `DISTINCT`)

Как описано в разделе Операторы сравнения, два NULL значения не равны. Однако в целях группировки и различающейся обработки два или более значений с NULL dataгруппируются в один контейнер. Это поведение соответствует стандарту SQL и другим корпоративным системам управления базами данных.

Примеры

-- `NULL` values are put in one bucket in `GROUP BY` processing.
> SELECT age, count(*) FROM person GROUP BY age;
  age count(1)
 ---- --------
 null        2
   50        2
   30        2
   18        1

-- All `NULL` ages are considered one distinct value in `DISTINCT` processing.
> SELECT DISTINCT age FROM person;
  age
 ----
 null
   50
   30
   18

Оператор Sort (`ORDER BY` предложение)

Azure Databricks поддерживает спецификацию упорядочения значений NULL в ORDER BY предложении . Azure Databricks обрабатывает ORDER BY предложение, помещая все NULL значения сначала или, наконец, в зависимости от спецификации упорядочения null. По умолчанию сначала помещаются все NULL значения.

Примеры

-- `NULL` values are shown at first and other values
-- are sorted in ascending way.
> SELECT age, name FROM person ORDER BY age;
  age     name
 ---- --------
 null    Marry
 null   Albert
   18     Mike
   30 Michelle
   30      Joe
   50     Fred
   50      Dan

-- Column values other than `NULL` are sorted in ascending
-- way and `NULL` values are shown at the last.
> SELECT age, name FROM person ORDER BY age NULLS LAST;
  age     name
 ---- --------
   18     Mike
   30 Michelle
   30      Joe
   50      Dan
   50     Fred
 null    Marry
 null   Albert

-- Columns other than `NULL` values are sorted in descending
-- and `NULL` values are shown at the last.
> SELECT age, name FROM person ORDER BY age DESC NULLS LAST;
  age     name
 ---- --------
   50     Fred
   50      Dan
   30 Michelle
   30      Joe
   18     Mike
 null    Marry
 null   Albert

Операторы set (`UNION`, `INTERSECT`, `EXCEPT`)

NULL Значения сравниваются в безопасном для значений NULL способе на равенство в контексте операций набора. Это означает, что при сравнении строк два NULL значения считаются равными в отличие от обычного EqualToоператора (=).

Примеры

> CREATE VIEW unknown_age AS SELECT * FROM person WHERE age IS NULL;

-- Only common rows between two legs of `INTERSECT` are in the
-- result set. The comparison between columns of the row are done
-- in a null-safe manner.
> SELECT name, age FROM person
    INTERSECT
    SELECT name, age from unknown_age;
   name  age
 ------ ----
 Albert null
  Marry null

-- `NULL` values from two legs of the `EXCEPT` are not in output.
-- This basically shows that the comparison happens in a null-safe manner.
> SELECT age, name FROM person
    EXCEPT
    SELECT age FROM unknown_age;
 age     name
 --- --------
  30      Joe
  50     Fred
  30 Michelle
  18     Mike
  50      Dan

-- Performs `UNION` operation between two sets of data.
-- The comparison between columns of the row ae done in
-- null-safe manner.
> SELECT name, age FROM person
    UNION
    SELECT name, age FROM unknown_age;
     name  age
 -------- ----
   Albert null
      Joe   30
 Michelle   30
    Marry null
     Fred   50
     Mike   18
      Dan   50

`EXISTS` и `NOT EXISTS` вложенные запросы

В Azure Databricks EXISTS выражения и NOT EXISTS разрешены в предложении WHERE . Это логические выражения, возвращающие или TRUEFALSE. Другими словами, EXISTS является условием членства и возвращает TRUE , когда вложенный запрос, на который он ссылается, возвращает одну или несколько строк. Аналогичным образом , NOT EXISTS является условием отсутствия членства и возвращает, TRUE если строки или ноль строк не возвращаются из вложенного запроса.

На эти два выражения не влияет наличие null в результате вложенного запроса. Обычно они выполняются быстрее, так как их можно преобразовать в полусоединения и анти-полусоединения без специальных положений для осведомленности о нуле.

Примеры

-- Even if subquery produces rows with `NULL` values, the `EXISTS` expression
-- evaluates to `TRUE` as the subquery produces 1 row.
> SELECT * FROM person WHERE EXISTS (SELECT null);
     name  age
 -------- ----
   Albert null
 Michelle   30
     Fred   50
     Mike   18
      Dan   50
    Marry null
      Joe   30

-- `NOT EXISTS` expression returns `FALSE`. It returns `TRUE` only when
-- subquery produces no rows. In this case, it returns 1 row.
> SELECT * FROM person WHERE NOT EXISTS (SELECT null);
 name age
 ---- ---

-- `NOT EXISTS` expression returns `TRUE`.
> SELECT * FROM person WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 WHERE 1 = 0);
     name  age
 -------- ----
   Albert null
 Michelle   30
     Fred   50
     Mike   18
      Dan   50
    Marry null
      Joe   30

`IN` и `NOT IN` вложенные запросы

В Azure Databricks IN выражения и NOT IN разрешены в WHERE предложении запроса. EXISTS В отличие от выражения, IN выражение может возвращать TRUEзначение или FALSEUNKNOWN (NULL) . Концептуально выражение семантически IN эквивалентно набору условий равенства, разделенных оператором disjunctive (OR). Например, c1 IN (1, 2, 3) семантически эквивалентен (C1 = 1 OR c1 = 2 OR c1 = 3).

Что касается обработки NULL значений, семантика может быть выведена из обработки значений NULL в операторах сравнения(=) и логических операторах(OR). Ниже приведены правила вычисления результата IN выражения.

TRUE возвращается при обнаружении в списке значения, отличного от NULL.
FALSE возвращается, если значение, отличное от NULL, не найдено в списке и список не содержит значений NULL
UNKNOWN возвращается, если значение равно NULLили значение, отличное от NULL, не найдено в списке и список содержит по крайней мере одно NULL значение.

NOT IN всегда возвращает значение UNKNOWN, если список содержит NULL, независимо от входного значения. Это связано с тем, что IN возвращает значение UNKNOWN , если значение отсутствует в списке, содержав NULL, и потому, что NOT UNKNOWN снова UNKNOWNимеет значение .

Примеры

-- The subquery has only `NULL` value in its result set. Therefore,
-- the result of `IN` predicate is UNKNOWN.
> SELECT * FROM person WHERE age IN (SELECT null);
 name age
 ---- ---

-- The subquery has `NULL` value in the result set as well as a valid
-- value `50`. Rows with age = 50 are returned.
> SELECT * FROM person
    WHERE age IN (SELECT age FROM VALUES (50), (null) sub(age));
 name age
 ---- ---
 Fred  50
  Dan  50

-- Since subquery has `NULL` value in the result set, the `NOT IN`
-- predicate would return UNKNOWN. Hence, no rows are
-- qualified for this query.
> SELECT * FROM person
    WHERE age NOT IN (SELECT age FROM VALUES (50), (null) sub(age));
 name age
 ---- ---

Семантика NULL

Операторы сравнения

Примеры

Логические операторы

Примеры

Выражения

Нетерпимые выражения null

Примеры

Выражения, которые могут обрабатывать операнды значений NULL

Примеры

Встроенные статистические выражения

Примеры

Выражения условий в WHEREпредложениях , HAVINGи JOIN

Примеры

Агрегатные операторы (GROUP BY, DISTINCT)

Примеры

Оператор Sort (ORDER BY предложение)

Примеры

Операторы set (UNION, INTERSECT, EXCEPT)

Примеры

EXISTS и NOT EXISTS вложенные запросы

Примеры

IN и NOT IN вложенные запросы

Примеры

Дополнительные ресурсы

Выражения условий в `WHERE`предложениях , `HAVING`и `JOIN`

Агрегатные операторы (`GROUP BY`, `DISTINCT`)

Оператор Sort (`ORDER BY` предложение)

Операторы set (`UNION`, `INTERSECT`, `EXCEPT`)

`EXISTS` и `NOT EXISTS` вложенные запросы

`IN` и `NOT IN` вложенные запросы