NULL 语义

项目
04/10/2024

适用于：勾选“是” Databricks SQL Databricks Runtime

表包含一组行，每行包含一组列。列与数据类型相关联，表示实体的特定属性（例如，age 是名为 person 的实体的列）。有时，特定于某行的列的值在该行存在时是未知的。在 SQL 中，此类值表示为 NULL。本部分详细介绍了 NULL 值在各种运算符、表达式和其他 SQL 构造中的语义。

以下内容说明了名为 person 的表的架构布局和数据。该数据包含 age 列中的 NULL 值，下面各部分中的各种示例中都使用了该表。

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

比较运算符

Azure Databricks 支持标准比较运算符，例如 >、>=、=、< 和 <=。当其中一个操作数或两个操作数未知或为 NULL 时，这些运算符的结果未知或为 NULL。为了比较 NULL 值是否相等，Azure Databricks 提供了 null-safe equal 运算符 (<=>)，当其中一个操作数为 NULL 时返回 False，当两个操作数均为 NULL 时返回 True。下表说明了当其中一个或两个操作数为 NULL 时比较运算符的行为：

左操作数	右操作数	`>`	`>=`	`=`	`<`	`<=`	`<=>`
Null	任何值	Null	Null	Null	Null	Null	False
任何值	Null	Null	Null	Null	Null	Null	False
Null	Null	Null	Null	Null	Null	Null	True

示例

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

逻辑运算符

Azure Databricks 支持标准逻辑运算符，例如 AND、OR 和 NOT。这些运算符采用 Boolean 表达式作为参数，并返回 Boolean 值。

下表说明了当其中一个或两个操作数为 NULL 时逻辑运算符的行为。

左操作数	右操作数	或	AND
正确	Null	True	Null
False	Null	Null	False
Null	True	True	Null
Null	False	Null	False
Null	Null	Null	Null

操作数	NOT
Null	Null

示例

-- 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

表达式

在 Azure Databricks 中，比较运算符和逻辑运算符被看作是表达式。 Azure Databricks 还支持其他形式的表达式，可大致分为：

不接受 Null 的表达式
可处理 NULL 值操作数的表达式
- 这些表达式的结果取决于表达式本身。

不接受 Null 的表达式

当表达式的一个或多个参数为 NULL，且大多数表达式都属于此类别时，不接受 Null 的表达式将返回 NULL。

示例

> 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

可处理 Null 值操作数的表达式

此类表达式旨在处理 NULL 值。这些表达式的结果取决于表达式本身。例如，函数表达式 isnull 对 Null 输入返回 true，对非 Null 输入返回 false，而函数 coalesce 则返回其操作数列表中的第一个非 NULL 值。不过，coalesce 在其所有操作数均为 NULL 时会返回 NULL。以下是此类别表达式的部分列表。

COALESCE
NULLIF
IFNULL
NVL
NVL2
ISNAN
NANVL
ISNULL
ISNOTNULL
ATLEASTNNONNULLS
IN

示例

> 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

内置聚合表达式

聚合函数通过处理一组输入行来计算单个结果。以下规则规定聚合函数如何处理 NULL 值。

所有聚合函数均不处理 NULL 值。
- 唯一的例外是 COUNT(*) 函数。
所有输入值均为 NULL 或输入数据集为空时，某些聚合函数将返回 NULL。这些函数的列表如下：
- MAX
- MIN
- SUM
- AVG
- EVERY
- ANY
- SOME

示例

-- `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

`WHERE`、`HAVING` 和 `JOIN` 子句中的条件表达式

WHERE 和 HAVING 运算符根据用户指定的条件对行进行筛选。 JOIN 运算符用于根据联接条件合并两个表中的行。对于这三个运算符来说，条件表达式是布尔表达式，可返回 True、False 或 Unknown (NULL)。如果条件的结果为 True，则它们“符合标准”。

示例

-- 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

聚合运算符（`GROUP BY`、`DISTINCT`）

如比较运算符中所述，两个 NULL 值不相等。但为了分组和进行不同的处理，具有 NULL data 的两个或多个值会分组到同一 Bucket。此行为符合 SQL 标准，适用于其他企业数据库管理系统。

示例

-- `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 运算符（`ORDER BY` 子句）

Azure Databricks 在 ORDER BY 子句中支持 Null 排序规范。 Azure Databricks 根据 Null 排序规范将所有 NULL 值置于开头或末尾，以处理 ORDER BY 子句。默认情况下，所有 NULL 值都放在开头。

示例

-- `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

Set 运算符（`UNION`、`INTERSECT`、`EXCEPT`）

在 set 操作的上下文中，以 Null-safe 方式比较 NULL 值是否相等。这意味着在比较行时，两个 NULL 值被视为相等，这一点与常规的 EqualTo (=) 运算符不同。

示例

> 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` 和 `NOT EXISTS` 子查询

在 Azure Databricks 中，WHERE 子句可使用 EXISTS 和 NOT EXISTS 表达式。这些是返回 TRUE 或 FALSE 的布尔表达式。换句话说，EXISTS 是成员身份条件，当它引用的子查询返回一个或多个行时，它将返回 TRUE。类似地，NOT EXISTS 是非成员身份条件，当子查询没有返回行时，它将返回 TRUE。

子查询的结果中存在 NULL 不会对这两个表达式产生影响。这两个表达式通常更快，因为它们可以在无需特别预配 Null 认知的情况下转换为半联接和反半联接。

示例

-- 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` 和 `NOT IN` 子查询

在 Azure Databricks 中，查询的 WHERE 子句可使用 IN 和 NOT IN 表达式。与 EXISTS 表达式不同，IN 表达式可以返回 TRUE、FALSE 或 UNKNOWN (NULL) 值。从概念上讲，IN 表达式在语义上等效于用析取运算符 (OR) 分隔的一组相等条件。例如，c1 IN (1, 2, 3) 在语义上等效于 (C1 = 1 OR c1 = 2 OR c1 = 3)。

至于处理 NULL 值，可根据比较运算符 (=) 和逻辑运算符 (OR) 中的 NULL 值处理推导出语义。简而言之，以下规则规定如何计算 IN 表达式的结果。

在列表中发现提到的非 NULL 值时，返回 TRUE
在列表中未发现非 NULL 值且列表不包含 NULL 值时，返回 FALSE
值为 NULL，或者在列表中未发现非 NULL 值且列表至少包含一个 NULL 值时，返回 UNKNOWN

列表包含 NULL 时，无论输入值如何，NOT IN 始终返回 UNKNOWN。发生此情况的原因是：值不在包含 NULL 的列表中时 IN 返回 UNKNOWN，并且 NOT UNKNOWN 还是 UNKNOWN。

示例

-- 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
 ---- ---

通过

NULL 语义

比较运算符

示例

逻辑运算符

示例

表达式

不接受 Null 的表达式

示例

可处理 Null 值操作数的表达式

示例

内置聚合表达式

示例

WHERE、HAVING 和 JOIN 子句中的条件表达式

示例

聚合运算符（GROUP BY、DISTINCT）

示例

Sort 运算符（ORDER BY 子句）

示例

Set 运算符（UNION、INTERSECT、EXCEPT）

示例

EXISTS 和 NOT EXISTS 子查询

示例

IN 和 NOT IN 子查询

示例

其他资源