MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)

这篇文章主要介绍了MySQL为Null会导致5个问题(个个致命),本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

目录

  • 1.count 数据丢失
  • 解决方案
  • 2.distinct 数据丢失
  • 3.select 数据丢失
  • 解决方案
  • 4.导致空指针异常
  • 5.增加了查询难度
  • 总结

正式开始之前,我们先来看下 mysql 服务器的配置和版本号信息,如下图所示:

MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)

“兵马未动粮草先行”,看完了相关的配置之后,我们先来创建一张测试表和一些测试数据。

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— 如果存在 person 表先删除

drop table if exists person;

— 创建 person 表,其中 username 字段可为空,并为其设置普通索引

create table person (

id int primary key auto_increment,

name varchar(20),

mobile varchar(13),

index(name)

) engine='innodb';

— person 表添加测试数据

insert into person(name,mobile) values('java','13333333330'),

('mysql','13333333331'),

('redis','13333333332'),

('kafka','13333333333'),

('spring','13333333334'),

('mybatis','13333333335'),

('rabbitmq','13333333336'),

('golang','13333333337'),

(null,'13333333338'),

(null,'13333333339');

select * from person;

构建的测试数据,如下图所示:

MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)

有了数据之后,我们就来看当列中存在 null值时,究竟会导致哪些问题?

1.count 数据丢失

当某列存在 null值时,再使用 count查询该列,就会出现数据“丢失”问题,如下 sql 所示:

?

1

select count(*),count(name) from person;

查询执行结果如下:

MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)

从上述结果可以看出,当使用的是 count(name)查询时,就丢失了两条值为 null的数据丢失。

解决方案

如果某列存在 null值时,就是用 count(*)进行数据统计。

扩展知识:不要使用 count(常量)

阿里巴巴《java开发手册》强制规定:不要使用 count(列名) 或 count(常量) 来替代 count(),count() 是 sql92 定义的标准统计行数的语法,跟数据库无关,跟 null 和非 null 无关。

说明:count(*) 会统计值为 null 的行,而 count(列名) 不会统计此列为 null 值的行。

2.distinct 数据丢失

当使用 count(distinct col1, col2) 查询时,如果其中一列为 null,那么即使另一列有不同的值,那么查询的结果也会将数据丢失,如下 sql 所示:

?

1

select count(distinct name,mobile) from person;

查询执行结果如下:

MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)

数据库的原始数据如下:

MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)

从上述结果可以看出手机号一列的 10 条数据都是不同的,但查询的结果却为 8。

3.select 数据丢失

如果某列存在 null 值时,如果执行非等于查询(<>/!=)会导致为 null值的结果丢失。比如以下这个数据:

MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)

我需要查询除 name 等于“java”以外的所有数据,预期返回的结果是 id 从 2 到 10 的数据,但当执行以下查询时:

?

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select * from person where name<>'java' order by id;

— 或

select * from person where name!='java' order by id;

查询结果均为以下内容:

MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)

可以看出为 null 的两条数据凭空消失了,这个结果并不符合我们的正常预期。

解决方案

要解决以上的问题,只需要在查询结果中拼加上为 null值的结果即可,执行 sql 如下:

?

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select * from person where name<>'java' or isnull(name) order by id;

最终的执行结果如下:

MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)

4.导致空指针异常

如果某列存在 null 值时,可能会导致 sum(column) 的返回结果为 null而非 0,如果 sum查询的结果为 null就可以能会导致程序执行时空指针异常(npe),我们来演示一下这个问题。

首先,我们先构建一张表和一些测试数据:

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— 如果存在 goods 表先删除

drop table if exists goods;

— 创建 goods 表

create table goods (

id int primary key auto_increment,

num int

) engine='innodb';

— goods 表添加测试数据

insert into goods(num) values(3),(6),(6),(null);

select * from goods;

表中原始数据如下:

MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)

接下来我们使用 sum 查询,执行以下 sql:

?

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select sum(num) from goods where id>4;

查询执行结果如下:

MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)当查询的结果为 null而非 0 时,就可以能导致空指针异常。

解决空指针异常

可以使用以下方式来避免空指针异常:

?

1

select ifnull(sum(num), 0) from goods where id>4;

查询执行结果如下:

MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)

5.增加了查询难度

当某列值中有 null值时,在进行 null值或者非 null值的查询难度就增加了。

所谓的查询难度增加指的是当进行 null值查询时,必须使用 null值匹配的查询方法,比如 is null或者 is not null又或者是 ifnull(cloumn)这样的表达式进行查询,而传统的 =、!=、<>…等这些表达式就不能使用了,这就增加了查询的难度,尤其是对小白程序员来说,接下来我们来演示一下这些问题。

还是以 person表为例,它的原始数据如下:

MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)

错误用法 1:

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select * from person where name<>null;

执行结果为空,并没有查询到任何数据,如下图所示:

MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)

错误用法 2:

?

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select * from person where name!=null;

执行结果也为空,没有查询到任何数据,如下图所示:

MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)

正确用法 1:

?

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select * from person where name is not null;

执行结果如下:

MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)

正确用法 2:

?

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select * from person where !isnull(name);

执行结果如下:

MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)

推荐用法

阿里巴巴《java开发手册》推荐我们使用 isnull(cloumn)来判断 null值,原因是在 sql 语句中,如果在 null 前换行,影响可读性;而 isnull(column)是一个整体,简洁易懂。从性能数据上分析 isnull(column)执行效率也更快一些。

扩展知识:null 不会影响索引

细心的朋友可能发现了,我在创建 person表的 name字段时,为其创建了一个普通索引,如下图所示:

MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)

然后我们用 explain来分析查询计划,看当 name中有 null值时是否会影响索引的选择。

explain 的执行结果如下图所示:

MySQL为Null会导致5个问题(个个致命)

从上述结果可以看出,即使 name 中有 null 值也不会影响 mysql 使用索引进行查询。

总结

本文我们讲了当某列为 null时可能会导致的 5 种问题:丢失查询结果、导致空指针异常和增加了查询的难度。因此在最后提倡大家在创建表的时候尽量设置 is not null的约束,如果某列确实没有值,可以设置空值('')或 0 作为其默认值。

到此这篇关于mysql为null会导致5个问题(个个致命)的文章就介绍到这了,更多相关mysql为null导致问题内容请搜索钦钦技术栈以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持钦钦技术栈!

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44742132/article/details/112057814

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