NULL semantiği

Makale
03/01/2024

Şunun için geçerlidir: evet olarak işaretlendi Databricks SQL denetimi yes Databricks Runtime

Tablo bir satır kümesinden ve her satırda bir sütun kümesi bulunur. Sütun bir veri türüyle ilişkilendirilir ve bir varlığın belirli bir özniteliğini temsil eder (örneğin, age adlı personbir varlığın sütunudur). Bazen satıra özgü bir sütunun değeri, satır ortaya çıktığında bilinmez. içinde SQL, bu tür değerler olarak NULLtemsil edilir. Bu bölümde çeşitli işleçlerde, ifadelerde ve diğer SQL yapılarda işlenen değerlerin NULL semantiği ayrıntılı olarak açıklanmıştır.

Aşağıda adlı persontablonun şema düzeni ve verileri gösterilmektedir. Veriler sütundaki age değerleri içerir NULL ve bu tablo aşağıdaki bölümlerdeki çeşitli örneklerde kullanılır.

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

Karşılaştırma işleçleri

Azure Databricks , , <>==ve <=gibi >standart karşılaştırma işleçlerini destekler. Bu işleçlerin sonucu bilinmez veya NULL işlenenlerden biri ya da her ikisi de bilinmediğinde veya NULLolur. Eşitlik değerlerini karşılaştırmak NULL için Azure Databricks, işlenenlerden biri olduğunda döndüren False ve her iki NULLişlenen NULL de olduğunda döndüren True null güvenli bir eşittir işleci ()<=> sağlar. Aşağıdaki tabloda, bir veya her iki işlenen olduğunda karşılaştırma işleçlerinin davranışı gösterilmektedir NULL:

Sol İşlenen	Sağ İşlenen	`>`	`>=`	`=`	`<`	`<=`	`<=>`
NULL	Herhangi bir değer	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	False
Herhangi bir değer	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	False
NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	True

Örnekler

-- 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
 -----------------

Mantıksal işleçler

Azure Databricks, OR ve NOTgibi ANDstandart mantıksal işleçleri destekler. Bu işleçler ifadeleri bağımsız değişken olarak alır Boolean ve bir Boolean değer döndürür.

Aşağıdaki tablolarda, işlenenlerden biri veya her ikisi olduğunda mantıksal işleçlerin davranışı gösterilmektedir NULL.

Sol İşlenen	Sağ İşlenen	VEYA	VE
True	NULL	True	NULL
False	NULL	NULL	False
NULL	True	True	NULL
NULL	False	NULL	False
NULL	NULL	NULL	NULL

Işlenen	DEĞİL
NULL	NULL

Örnekler

-- 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

Ifa -de

Karşılaştırma işleçleri ve mantıksal işleçler Azure Databricks'te ifade olarak değerlendirilir. Azure Databricks, geniş kapsamlı olarak şu şekilde sınıflandırılabilen diğer ifade biçimlerini de destekler:

Null toleranslı ifadeler
Değer işlenenlerini işleyebilen NULL ifadeler
- Bu ifadelerin sonucu ifadenin kendisine bağlıdır.

Null toleranslı ifadeler

Null tolerans olmayan ifadeler, ifadenin bir veya daha fazla bağımsız değişkeni olduğunda NULL ve ifadelerin çoğu bu kategoriye düştüğünde döndürürNULL.

Örnekler

> 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

Null değer işlenenlerini işleyebilen ifadeler

Bu ifade sınıfı değerleri işlemek NULL için tasarlanmıştır. İfadelerin sonucu ifadenin kendisine bağlıdır. Örneğin, işlev ifadesi isnull null girişte ve false null olmayan girişte döndürürtrue; burada işlevcoalesce, işlenen listesindeki ilk değer olmayan NULL değeri döndürür. Ancak, coalesce tüm işlenenleri NULLolduğunda döndürürNULL. Aşağıda bu kategorideki ifadelerin eksik listesi yer almaktadır.

COALESCE
NULLIF
IFNULL
NVL
NVL2
ISNAN
NANVL
ISNULL
ISNOTNULL
ATLEASTNNONNULLS
INÇ

Örnekler

> 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

Yerleşik toplama ifadeleri

Toplama işlevleri, bir dizi giriş satırı işleyerek tek bir sonucu hesaplar. Değerlerin toplama işlevleri tarafından nasıl NULL işlendiğini gösteren kurallar aşağıdadır.

NULL değerlerin tüm toplama işlevleri tarafından işlenmesi yoksayılır.
- Bu kuralın tek istisnası BAĞ_DEĞ_SAY(*) işlevidir.
Bazı toplama işlevleri, tüm giriş değerleri NULL olduğunda veya giriş veri kümesi boş olduğunda döndürürNULL. Bu işlevlerin listesi şunlardır:
- MAX
- MIN
- SUM
- AVG
- EVERY
- ANY
- SOME

Örnekler

-- `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

, `HAVING`ve `JOIN` yan tümcelerindeki `WHERE`koşul ifadeleri

WHERE, HAVING işleçler satırları kullanıcı tarafından belirtilen koşula göre filtreler. İşleç JOIN , birleştirme koşuluna göre iki tablodaki satırları birleştirmek için kullanılır. Üç işleç için de koşul ifadesi boole ifadesidir ve veya FalseUnknown (NULL)döndürebilirTrue. Koşulun sonucu ise "memnun olurlar True".

Örnekler

-- 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

Toplama işleçleri (`GROUP BY`, `DISTINCT`)

Karşılaştırma işleçleri bölümünde açıklandığı gibi iki NULL değer eşit değildir. Ancak, gruplandırma ve ayrı işleme amacıyla, ile NULL dataiki veya daha fazla değer aynı demette birlikte gruplandırılır. Bu davranış SQL standardına ve diğer kurumsal veritabanı yönetim sistemlerine uygundur.

Örnekler

-- `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

Sort işleci (`ORDER BY` yan tümcesi)

Azure Databricks yan tümcesinde ORDER BY null sıralama belirtimini destekler. Azure Databricks, null sıralama belirtimine bağlı olarak tüm NULL değerleri ilk veya son olarak yerleştirerek yan tümcesini işlerORDER BY. Varsayılan olarak, tüm NULL değerler ilk başta yerleştirilir.

Örnekler

-- `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

İşleçleri ayarlama (`UNION`, `INTERSECT`, `EXCEPT`)

NULL değerleri, küme işlemleri bağlamında eşitlik için null güvenli bir şekilde karşılaştırılır. Bu, satırları karşılaştırırken iki NULL değerin normal EqualTo(=) işlecinden farklı olarak eşit kabul edildiği anlamına gelir.

Örnekler

> 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` ve `NOT EXISTS` alt sorgular

Azure Databricks'te EXISTS ve NOT EXISTS ifadelere bir WHERE yan tümce içinde izin verilir. Bunlar veya FALSEdöndüren TRUE Boole ifadeleridir. Başka bir deyişle, EXISTS üyelik koşuludur ve başvurduğu alt sorgu bir veya daha fazla satır döndürdüğünde döndürür TRUE . Benzer şekilde, NOT EXISTS üyelik olmayan bir koşuldur ve alt sorgudan hiçbir satır veya sıfır satır döndürülmediğinde döndürür TRUE .

Bu iki ifade, alt sorgu sonucunda NULL varlığından etkilenmez. Bunlar normalde daha hızlıdır çünkü sıfır tanıma için özel hükümler olmadan yarı birleşimlere ve yarıya karşı birleşimlere dönüştürülebilirler.

Örnekler

-- 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` ve `NOT IN` alt sorgular

Azure Databricks'te INNOT IN sorgunun yan WHERE tümcesinde ifadelere izin verilir. İfadenin EXISTS aksine, IN ifade bir TRUEveya FALSEUNKNOWN (NULL) değeri döndürebilir. Kavramsal olarak ifade IN , ayrık işleç (OR) ile ayrılmış bir eşitlik koşulu kümesine sematantik olarak eşdeğerdir. Örneğin, c1 IN (1, 2, 3) ile eşanlamlı olarak eşdeğerdir (C1 = 1 OR c1 = 2 OR c1 = 3).

İşleme NULL değerleri söz konusu olduğunda, semantikler karşılaştırma işleçlerinde() ve mantıksal işleçlerde(=OR değer işlemeden NULL çıkarılabilir. Özetlemek gerekirse, bir IN ifadenin sonucunu hesaplamaya yönelik kurallar aşağıdadır.

TRUE , söz konusu NULL olmayan değer listede bulunduğunda döndürülür
FALSE null olmayan değer listede bulunmadığında ve listede NULL değerleri bulunmadığında döndürülür
UNKNOWN değeri olduğunda NULLveya NULL olmayan değer listede bulunmadığında ve listede en az bir NULL değer bulunduğunda döndürülür

NOT IN giriş değerinden bağımsız olarak, liste içerdiğinde NULLher zaman BİlİNMEYEN değerini döndürür. Bunun nedeni INUNKNOWN , değerin öğesini içeren NULLlistede yer almaması ve NOT UNKNOWN değerinin yeniden UNKNOWNolmasıdır.

Örnekler

-- 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
 ---- ---

NULL semantiği

Karşılaştırma işleçleri

Örnekler

Mantıksal işleçler

Örnekler

Ifa -de

Null toleranslı ifadeler

Örnekler

Null değer işlenenlerini işleyebilen ifadeler

Örnekler

Yerleşik toplama ifadeleri

Örnekler

, HAVINGve JOIN yan tümcelerindeki WHEREkoşul ifadeleri

Örnekler

Toplama işleçleri (GROUP BY, DISTINCT)

Örnekler

Sort işleci (ORDER BY yan tümcesi)

Örnekler

İşleçleri ayarlama (UNION, INTERSECT, EXCEPT)

Örnekler

EXISTS ve NOT EXISTS alt sorgular

Örnekler

IN ve NOT IN alt sorgular

Örnekler

Ek kaynaklar

, `HAVING`ve `JOIN` yan tümcelerindeki `WHERE`koşul ifadeleri

Toplama işleçleri (`GROUP BY`, `DISTINCT`)

Sort işleci (`ORDER BY` yan tümcesi)

İşleçleri ayarlama (`UNION`, `INTERSECT`, `EXCEPT`)

`EXISTS` ve `NOT EXISTS` alt sorgular

`IN` ve `NOT IN` alt sorgular