Nos bancos de dados, `null` é um valor especial que representa a
ausência de um valor . Não é o mesmo que uma corda vazia ou zero. Isso significa que os dados são
desconhecidos, ausentes ou inaplicáveis .
Aqui está um colapso de seus usos e implicações:
Usos de nulo: *
LIDADE DATOS FALTOS: Quando você não tem um valor para um campo, o uso de `null` permite representar essa ausência. Isso é útil para cenários em que você não pode assumir um valor padrão ou onde precisa diferenciar dados vazios e dados ausentes.
*
representando dados inaplicáveis: Em alguns casos, um campo pode não ser relevante para um registro específico. Por exemplo, o campo "Nome de um cônjuge" pode ser "nulo" para um único indivíduo.
*
Flexibilidade na entrada de dados: `Null` permite campos opcionais, onde os usuários podem deixar alguns campos em branco se as informações não estiverem disponíveis.
*
Suportando operações de banco de dados relacional: `Null` desempenha um papel crucial nas operações de banco de dados, como junções e agregados.
Implicações de usar nulo: *
Comparação: `Null` não pode ser comparado com outros valores diretamente usando operadores de comparação padrão (como` =`,`! =`,` <`,`> `). Funções especiais como `is null` e` não são nulas são usadas para comparação.
*
agregados: Os valores `null` são normalmente ignorados ao calcular funções agregadas como SUM, AVG, Count e Max.
*
Restrições: Você pode criar restrições (como não nulas) para evitar a inserção ou atualização de registros com valores `null 'em campos específicos.
*
desempenho: O uso frequente de valores `null` pode afetar potencialmente o desempenho do banco de dados, pois adiciona complexidade no armazenamento e recuperação de dados.
Alternativas para NULL: *
Valores padrão: Para campos opcionais, você pode usar um valor padrão (como 0, uma string vazia ou um valor específico) para representar dados ausentes. No entanto, isso pode não ser o ideal se você precisar diferenciar os dados "ausentes" e "padrão".
*
valor "ausente" dedicado: Você pode introduzir um valor dedicado (por exemplo, "n/a") para representar dados ausentes. Isso pode ser útil para maior clareza, mas requer lógica adicional para lidar com esses valores específicos.
Escolhendo a abordagem correta: A melhor abordagem para lidar com dados ausentes depende do contexto específico e dos requisitos do seu aplicativo. Considere o seguinte:
*
Tipo de dados: A natureza dos dados e sua importância em seu aplicativo.
*
Integridade dos dados: O nível de precisão e consistência dos dados que você precisa.
*
desempenho: O impacto potencial no desempenho do banco de dados.
É essencial considerar cuidadosamente as implicações do uso de `null` e selecionar a abordagem mais adequada para o design do seu banco de dados.
