دلالات فارغة
ينطبق على: Databricks SQL Databricks Runtime
يتكون الجدول من مجموعة من الصفوف ويحتوي كل صف على مجموعة من الأعمدة.
يرتبط العمود بنوع بيانات ويمثل سمة معينة للكيان (على سبيل المثال، age
عمود من كيان يسمى person
). في بعض الأحيان، لا تكون قيمة عمود خاص بصف معروفة في الوقت الذي يظهر فيه الصف.
في SQL
، يتم تمثيل مثل هذه القيم ك NULL
. يوضح هذا القسم بالتفصيل دلالات NULL
معالجة القيم في عوامل التشغيل والتعبيرات المختلفة والبنى الأخرى SQL
.
يوضح ما يلي تخطيط المخطط وبيانات جدول يسمى person
. تحتوي البيانات على NULL
قيم في age
العمود ويتم استخدام هذا الجدول في أمثلة مختلفة في الأقسام أدناه.
Id Name Age
--- -------- ----
100 Joe 30
200 Marry NULL
300 Mike 18
400 Fred 50
500 Albert NULL
600 Michelle 30
700 Dan 50
عوامل المقارنة
يدعم Azure Databricks عوامل المقارنة القياسية مثل >
و <
>=
=
و و.<=
تكون نتيجة عوامل التشغيل هذه غير معروفة أو NULL
عندما يكون أحد المعاملات أو كليهما غير معروف أو NULL
. من أجل مقارنة NULL
قيم المساواة، يوفر Azure Databricks عامل تشغيل يساوي خاليا آمنا (<=>
)، والذي يرجع False
عندما يكون أحد المعاملات ويرجع NULL
True
عندما يكون NULL
كلا المعاملين . يوضح الجدول التالي سلوك عوامل المقارنة عندما يكون معامل واحد أو كليهما:NULL
معامل أيسر | معامل أيمن | > |
>= |
= |
< |
<= |
<=> |
---|---|---|---|---|---|---|---|
قيمة فارغة | أي قيمة | قيمة فارغة | قيمة فارغة | قيمة فارغة | قيمة فارغة | قيمة فارغة | خطأ |
أي قيمة | قيمة فارغة | قيمة فارغة | قيمة فارغة | قيمة فارغة | قيمة فارغة | قيمة فارغة | خطأ |
قيمة فارغة | قيمة فارغة | قيمة فارغة | قيمة فارغة | قيمة فارغة | قيمة فارغة | قيمة فارغة | صواب |
الأمثلة
-- 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
-----------------
العوامل المنطقية
يدعم Azure Databricks عوامل التشغيل المنطقية القياسية مثل AND
وOR
.NOT
تأخذ Boolean
عوامل التشغيل هذه التعبيرات كوسيطات وترجع Boolean
قيمة.
توضح الجداول التالية سلوك عوامل التشغيل المنطقية عندما يكون معامل واحد أو كليهما .NULL
معامل أيسر | معامل أيمن | OR | و |
---|---|---|---|
صواب | قيمة فارغة | صواب | قيمة فارغة |
خطأ | قيمة فارغة | قيمة فارغة | خطأ |
قيمة فارغة | صواب | صواب | قيمة فارغة |
قيمة فارغة | خطأ | قيمة فارغة | خطأ |
قيمة فارغة | قيمة فارغة | قيمة فارغة | قيمة فارغة |
المعامل | NOT |
---|---|
قيمة فارغة | قيمة فارغة |
الأمثلة
-- 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
التعبيرات
يتم التعامل مع عوامل تشغيل المقارنة وعوامل التشغيل المنطقية كتعبيرات في Azure Databricks. يدعم Azure Databricks أيضا أشكالا أخرى من التعبيرات، والتي يمكن تصنيفها على نطاق واسع على أنها:
- تعبيرات غير متسامحة خالية
- التعبيرات التي يمكنها معالجة
NULL
معاملات القيم- تعتمد نتيجة هذه التعبيرات على التعبير نفسه.
تعبيرات غير متسامحة خالية
ترجع NULL
التعبيرات غير المتسامحة الخالية عندما تكون وسيطة واحدة أو أكثر من وسائط التعبير تقع NULL
معظم التعبيرات في هذه الفئة.
الأمثلة
> 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
التعبيرات التي يمكنها معالجة معاملات القيم الخالية
تم تصميم هذه الفئة من التعبيرات للتعامل مع NULL
القيم. تعتمد نتيجة التعبيرات على التعبير نفسه. على سبيل المثال، يقوم تعبير isnull
الدالة true
بإرجاع على إدخال فارغ وعلى false
إدخال غير فارغ حيث تقوم الدالة coalesce
بإرجاع القيمة غير NULL
الأولى في قائمة المعاملات الخاصة بها. ومع ذلك، coalesce
يتم إرجاع NULL
عندما تكون جميع المعاملات الخاصة به هي NULL
. فيما يلي قائمة غير مكتملة من التعبيرات لهذه الفئة.
- COALESCE
- NULLIF
- IFNULL
- NVL
- NVL2
- ISNAN
- NANVL
- ISNULL
- ISNOTNULL
- ATLEASTNNONNULLS
- IN
الأمثلة
> 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
التعبيرات التجميعية المضمنة
تقوم الدالات التجميعية بحساب نتيجة واحدة عن طريق معالجة مجموعة من صفوف الإدخال. فيما يلي قواعد كيفية NULL
التعامل مع القيم بواسطة الدالات التجميعية.
NULL
يتم تجاهل القيم من المعالجة بواسطة جميع الدالات التجميعية.- الاستثناء الوحيد لهذه القاعدة هو الدالة COUNT(*).
- ترجع
NULL
بعض الدالات التجميعية عندما تكونNULL
كافة قيم الإدخال أو مجموعة بيانات الإدخال فارغة. قائمة هذه الدالات هي:MAX
MIN
SUM
AVG
EVERY
ANY
SOME
الأمثلة
-- `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
تعبيرات الشرط في WHERE
عبارات HAVING
و و JOIN
WHERE
، HAVING
تقوم عوامل التشغيل بتصفية الصفوف استنادا إلى الشرط المحدد من قبل المستخدم.
JOIN
يتم استخدام عامل التشغيل لدمج صفوف من جدولين استنادا إلى شرط الصلة.
بالنسبة لجميع عوامل التشغيل الثلاثة، تعبير الشرط هو تعبير منطقي ويمكن أن يرجع True
أو False
أو Unknown (NULL)
. تكون "راضية" إذا كانت نتيجة الشرط هي True
.
الأمثلة
-- 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
عوامل التشغيل التجميعية (GROUP BY
، DISTINCT
)
كما تمت مناقشته في عوامل تشغيل المقارنة، هناك قيمتان غير متساويتين NULL
. ومع ذلك، لغرض التجميع والمعالجة المميزة، يتم تجميع القيمتين أو أكثر مع NULL data
معا في نفس المستودع. يتوافق هذا السلوك مع معيار SQL ومع أنظمة إدارة قواعد بيانات المؤسسة الأخرى.
الأمثلة
-- `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
عامل تشغيل الفرز (ORDER BY
عبارة)
يدعم Azure Databricks مواصفات ترتيب القيم الخالية في ORDER BY
عبارة . يعالج Azure Databricks العبارة ORDER BY
عن طريق وضع جميع NULL
القيم في البداية أو في النهاية اعتمادا على مواصفات ترتيب القيم الخالية. بشكل افتراضي، يتم وضع جميع NULL
القيم في البداية.
الأمثلة
-- `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
تعيين عوامل التشغيل (UNION
، INTERSECT
، EXCEPT
)
NULL
تتم مقارنة القيم بطريقة فارغة آمنة للمساواة في سياق عمليات المجموعة. وهذا يعني عند مقارنة الصفوف، تعتبر قيمتان متساويتين NULL
على عكس عامل التشغيل العادي EqualTo
(=
).
الأمثلة
> 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
والاستعلام NOT EXISTS
الفرعي
في Azure Databricks، EXISTS
NOT EXISTS
يسمح بالتعبيرات داخل عبارة WHERE
.
هذه هي التعبيرات المنطقية التي ترجع إما TRUE
أو FALSE
. بمعنى آخر، EXISTS
هو شرط عضوية ويرجع TRUE
عندما يرجع الاستعلام الفرعي الذي يشير إلى صف واحد أو أكثر. وبالمثل، NOT EXISTS هو شرط عدم العضوية ويرجع TRUE
عندما لا يتم إرجاع صفوف أو صفوف صفرية من الاستعلام الفرعي.
لا يتأثر هذان التعبيران بوجود NULL في نتيجة الاستعلام الفرعي. وعادة ما تكون أسرع لأنه يمكن تحويلها إلى شبه موصلات وشبه ملتصقة دون أحكام خاصة للوعي بالقيم الخالية.
الأمثلة
-- 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
والاستعلام NOT IN
الفرعي
في Azure Databricks، IN
NOT IN
يسمح بالتعبيرات داخل عبارة WHERE
استعلام. على EXISTS
عكس التعبير، IN
يمكن أن يرجع TRUE
التعبير قيمة أو FALSE
أو UNKNOWN (NULL)
. من الناحية المفاهيمية، IN
يكون التعبير مكافئا دلاليا لمجموعة من شروط المساواة مفصولة بعامل تشغيل منفصل (OR
).
على سبيل المثال، c1 IN (1، 2، 3) مكافئ دلالي ل (C1 = 1 OR c1 = 2 OR c1 = 3)
.
فيما يتعلق بقيم المعالجة NULL
، يمكن تحويل الدلالات من NULL
معالجة القيمة في عوامل تشغيل المقارنة (=
) وعوامل التشغيل المنطقية (OR
).
للتلخيص، فيما يلي قواعد حساب نتيجة IN
التعبير.
TRUE
يتم إرجاع عند العثور على القيمة غير الفارغة المعنية في القائمةFALSE
يتم إرجاع عندما لا يتم العثور على القيمة غير NULL في القائمة ولا تحتوي القائمة على قيم NULLUNKNOWN
يتم إرجاعها عندما تكونNULL
القيمة ، أو إذا لم يتم العثور على القيمة غير الفارغة في القائمة وتحتوي القائمة على قيمة واحدةNULL
على الأقل
NOT IN
إرجاع UNKNOWN دائما عندما تحتوي القائمة على NULL
، بغض النظر عن قيمة الإدخال.
ويرجع ذلك إلى IN
إرجاع UNKNOWN
إذا لم تكن القيمة في القائمة التي تحتوي على NULL
، ولأنها NOT UNKNOWN
مرة أخرى UNKNOWN
.
الأمثلة
-- 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
---- ---