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神奇的 SQL 之温柔的陷阱 → 三值逻辑 与 NULL ! - youzhibing2904

 4 years ago
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神奇的 SQL 之温柔的陷阱 → 三值逻辑 与 NULL !

     一个中国小孩参加国外的脱口秀节目,因为语言不通,于是找了一个翻译。
    主持人问:“Who is your favorite singer ?”
    翻译:”你最喜欢哪个歌手啊 ?”
    小孩兴奋地回答:”Michael Jackson”
    翻译转身对主持人说:”迈克尔-杰克逊”
    主持人看着翻译:"你说什么 ?"
    电视机前的观众:"我怎么有点蒙?" 
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  NULL 用于表示缺失的值或遗漏的未知数据,不是某种具体类型的值。数据表中的 NULL 值表示该值所处的字段为空,值为 NULL 的字段没有值,尤其要明白的是:NULL 值与 0 或者空字符串是不同的。

  两种 NULL

    这种说法大家可能会觉得很奇怪,因为 SQL 里只存在一种 NULL 。然而在讨论 NULL 时,我们一般都会将它分成两种类型来思考:“未知”(unknown)和“不适用”(not applicable,inapplicable)。

    以“不知道戴墨镜的人眼睛是什么颜色”这种情况为例,这个人的眼睛肯定是有颜色的,但是如果他不摘掉眼镜,别人就不知道他的眼睛是什么颜色。这就叫作未知。而“不知道冰箱的眼睛是什么颜色”则属于“不适用”。因为冰箱根本就没有眼睛,所以“眼睛的颜色”这一属性并不适用于冰箱。“冰箱的眼睛的颜色”这种说法和“圆的体积”“男性的分娩次数”一样,都是没有意义的。平时,我们习惯了说“不知道”,但是“不知道”也分很多种。“不适用”这种情况下的 NULL ,在语义上更接近于“无意义”,而不是“不确定”。这里总结一下:“未知”指的是“虽然现在不知道,但加上某些条件后就可以知道”;而“不适用”指的是“无论怎么努力都无法知道”。

    关系模型的发明者 E.F. Codd 最先给出了这种分类。下图是他对“丢失的信息”的分类

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  为什么必须写成“IS NULL”,而不是“= NULL”

    我相信不少人有这样的困惑吧,尤其是相信刚学 SQL 的小伙伴。我们来看个具体的案例,假设我们有如下表以及数据

DROP TABLE IF EXISTS t_sample_null;
CREATE TABLE t_sample_null (
    id INT(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
    name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '名称',
    remark VARCHAR(500) COMMENT '备注',
    primary key(id)
) COMMENT 'NULL样例';

INSERT INTO t_sample_null(name, remark)
VALUES('zhangsan', '张三'),('李四', NULL);

    我们要查询备注为 NULL 的记录(为 NULL 这种叫法本身是不对的,只是我们日常中已经叫习惯了,具体往下看),怎么查,很多新手会写出这样的 SQL

-- SQL 不报错,但查不出结果
SELECT * FROM t_sample_null WHERE remark = NULL;
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    执行时不报错,但是查不出我们想要的结果, 这是为什么了 ? 这个问题我们先放着,我们往下看

  这个三值逻辑不是三目运算,指的是三个逻辑值,有人可能有疑问了,逻辑值不是只有真(true)和假(false)吗,哪来的第三个? 说这话时我们需要注意所处的环境,在主流的编程语言中(C、JAVA、Python、JS等)中,逻辑值确实只有 2 个,但在 SQL 中却存在第三个逻辑值:unknown。这有点类似于我们平时所说的:对、错、不知道。

  逻辑值 unknown 和作为 NULL 的一种的 UNKNOWN (未知)是不同的东西。前者是明确的布尔型的逻辑值,后者既不是值也不是变量。为了便于区分,前者采用小写字母 unknown ,后者用大写字母 UNKNOWN 来表示。为了让大家理解两者的不同,我们来看一个 x=x 这样的简单等式。x 是逻辑值 unknown 时,x=x 被判断为 true ,而 x 是 UNKNOWN 时被判断为 unknown 

-- 这个是明确的逻辑值的比较
unknown = unknown → true

-- 这个相当于NULL = NULL
UNKNOWN = UNKNOWN → unknown

   三值逻辑的逻辑值表

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    图中蓝色部分是三值逻辑中独有的运算,这在二值逻辑中是没有的。其余的 SQL 谓词全部都能由这三个逻辑运算组合而来。从这个意义上讲,这个几个逻辑表可以说是 SQL 的母体(matrix)。
    NOT 的话,因为逻辑值表比较简单,所以很好记;但是对于 AND 和 OR,因为组合出来的逻辑值较多,所以全部记住非常困难。为了便于记忆,请注意这三个逻辑值之间有下面这样的优先级顺序。
      AND 的情况: false > unknown > true
      OR 的情况: true > unknown > false

    优先级高的逻辑值会决定计算结果。例如 true AND unknown ,因为 unknown 的优先级更高,所以结果是 unknown 。而 true OR unknown 的话,因为 true 优先级更高,所以结果是 true 。记住这个顺序后就能更方便地进行三值逻辑运算了。特别需要记住的是,当 AND 运算中包含 unknown 时,结果肯定不会是 true (反之,如果AND 运算结果为 true ,则参与运算的双方必须都为 true )。

-- 假设 a = 2, b = 5, c = NULL,下列表达式的逻辑值如下

a < b AND b > c  → unknown
a > b OR b < c   → unknown
a < b OR b < c   → true
NOT (b <> c)     → unknown

  “IS NULL” 而非 “= NULL”

    我们再回到问题:为什么必须写成“IS NULL”,而不是“= NULL”

    对 NULL 使用比较谓词后得到的结果总是 unknown 。而查询结果只会包含 WHERE 子句里的判断结果为 true 的行,不会包含判断结果为 false 和 unknown 的行。不只是等号,对 NULL 使用其他比较谓词,结果也都是一样的。所以无论 remark 是不是 NULL ,比较结果都是 unknown ,那么永远没有结果返回。以下的式子都会被判为 unknown

-- 以下的式子都会被判为 unknown
= NULL
> NULL
< NULL
<> NULL
NULL = NULL

    那么,为什么对 NULL 使用比较谓词后得到的结果永远不可能为真呢?这是因为,NULL 既不是值也不是变量。NULL 只是一个表示“没有值”的标记,而比较谓词只适用于值。因此,对并非值的 NULL 使用比较谓词本来就是没有意义的。“列的值为 NULL ”、“NULL 值” 这样的说法本身就是错误的。因为 NULL不是值,所以不在定义域(domain)中。相反,如果有人认为 NULL 是值,那么我们可以倒过来想一下:它是什么类型的值?关系数据库中存在的值必然属于某种类型,比如字符型或数值型等。所以,假如 NULL 是值,那么它就必须属于某种类型。

    NULL 容易被认为是值的原因有两个。第一个是高级编程语言里面,NULL 被定义为了一个常量(很多语言将其定义为了整数0),这导致了我们的混淆。但是,SQL 里的 NULL 和其他编程语言里的 NULL 是完全不同的东西。第二个原因是,IS NULL 这样的谓词是由两个单词构成的,所以我们容易把 IS 当作谓词,而把 NULL 当作值。特别是 SQL 里还有 IS TRUE 、IS FALSE 这样的谓词,我们由此类推,从而这样认为也不是没有道理。但是正如讲解标准 SQL 的书里提醒人们注意的那样,我们应该把 IS NULL 看作是一个谓词。因此,写成 IS_NULL 这样也许更合适。

温柔的陷阱

  比较谓词和 NULL

    排中律不成立

      排中律指同一个思维过程中,两个相互矛盾的思想不能同假,必有一真,即“要么A要么非A”

      假设我们有学生表:t_student

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      表中数据 yzb 的 age 是 NULL,也就是说 yzb 的年龄未知。在现实世界里,yzb 是 20 岁,或者不是 20 岁,二者必居其一,这毫无疑问是一个真命题。那么在 SQL 的世界里了,排中律还适用吗? 我们来看一个 SQL 

SELECT * FROM t_student
WHERE age = 20 OR age <> 20;

      咋一看,这不就是查询表中全部记录吗? 我们来看下实际结果

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      yzb 没查出来,这是为什么了?我们来分析下,yzb 的 age 是 NULL,那么这条记录的判断步骤如下

-- 1. 约翰年龄是 NULL (未知的 NULL !)
SELECT *
FROM t_student
WHERE age = NULL
OR age <> NULL;

-- 2. 对 NULL 使用比较谓词后,结果为unknown
SELECT *
FROM t_student
WHERE unknown
OR unknown;

-- 3.unknown OR unknown 的结果是unknown (参考三值逻辑的逻辑值表)
SELECT *
FROM t_student
WHERE unknown;

      SQL 语句的查询结果里只有判断结果为 true 的行。要想让 yzb 出现在结果里,需要添加下面这样的 “第 3 个条件”

-- 添加 3 个条件:年龄是20 岁,或者不是20 岁,或者年龄未知
SELECT * FROM t_student
WHERE age = 20 
    OR age <> 20
    OR age IS NULL;

    CASE 表达式和 NULL

      简单 CASE 表达式如下

CASE col_1
    WHEN = 1 THEN 'o'
    WHEN NULL THEN 'x'
END

      这个 CASE 表达式一定不会返回 ×。这是因为,第二个 WHEN 子句是 col_1 = NULL 的缩写形式。正如我们所知,这个式子的逻辑值永远是 unknown ,而且 CASE 表达式的判断方法与 WHERE 子句一样,只认可逻辑值为 true 的条件。正确的写法是像下面这样使用搜索 CASE 表达式

CASE WHEN col_1 = 1 THEN 'o'
    WHEN col_1 IS NULL THEN 'x'
END

  NOT IN 和 NOT EXISTS 不是等价的

    我们在对 SQL 语句进行性能优化时,经常用到的一个技巧是将 IN 改写成 EXISTS ,这是等价改写,并没有什么问题。但是,将 NOT IN 改写成 NOT EXISTS 时,结果未必一样。

    我们来看个例子,我们有如下两张表:t_student_A 和 t_student_B,分别表示 A 班学生与 B 班学生 

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    需求:查询与 A  班住在深圳的学生年龄不同的 B 班学生,也就说查询出 :马化腾 和 李彦宏,这个 SQL 该如何写,像这样?

-- 查询与 A  班住在深圳的学生年龄不同的 B 班学生 ?
SELECT * FROM t_student_B
WHERE age NOT IN (
    SELECT age FROM t_student_A 
    WHERE city = '深圳市'
);

    我们来看下执行结果

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    我们发现结果是空,查询不到任何数据,这是为什么了 ?这里 NULL 又开始作怪了,我们一步一步来看看究竟发生了什么

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    可以看出,在进行了一系列的转换后,没有一条记录在 WHERE 子句里被判断为 true 。也就是说,如果 NOT IN 子查询中用到的表里被选择的列中存在 NULL ,则 SQL 语句整体的查询结果永远是空。这是很可怕的现象!

    为了得到正确的结果,我们需要使用 EXISTS 谓词

-- 正确的SQL 语句:马化腾和李彦宏将被查询到
SELECT * FROM t_student_B B
WHERE NOT EXISTS ( 
    SELECT * FROM t_student_A A
    WHERE B.age = A.age
    AND A.city = '深圳市' 
);

    执行结果如下

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    同样地,我们再来一步一步地看看这段 SQL 是如何处理年龄为 NULL 的行的

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    也就是说,yzb 被作为 “与任何人的年龄都不同的人” 来处理了。EXISTS 只会返回 true 或者false,永远不会返回 unknown。因此就有了 IN 和 EXISTS 可以互相替换使用,而 NOT IN和 NOT EXISTS 却不可以互相替换的混乱现象。

  还有一些其他的陷阱,比如:限定谓词和 NULL、限定谓词和极值函数不是等价的、聚合函数和 NULL 等等。

  1、NULL 用于表示缺失的值或遗漏的未知数据,不是某种具体类型的值,不能对其使用谓词

  2、对 NULL 使用谓词后的结果是 unknown,unknown 参与到逻辑运算时,SQL 的运行会和预想的不一样

  3、 IS NULL 整个是一个谓词,而不是:IS 是谓词,NULL 是值;类似的还有 IS TRUE、IS FALSE

  4、要想解决 NULL 带来的各种问题,最佳方法应该是往表里添加 NOT NULL 约束来尽力排除 NULL

    我的项目中有个硬性规定:所有字段必须是 NOT NULL,建表的时候就加上此约束

  《SQL进阶教程》

navicat

  https://gitee.com/youzhibing/tools/blob/master/NavicatforMySQL.rar


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