دلالات فارغة

ينطبق على: التحقق من 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 هو 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 والبنى الأخرى SQL المختلفة.

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 آمنا خاليا (<=>)، والذي يرجع False عندما يكون أحد المعاملات ويرجع NULLTrue عندما يكون NULLكلا المعاملين . يوضح الجدول التالي سلوك عوامل المقارنة عندما يكون معامل واحد أو كليهما:NULL

معامل أيسر	معامل أيمن	>	>=	=	<	<=	<=>
فارغه	أي قيمة	فارغه	فارغه	فارغه	فارغه	فارغه	كاذبه
أي قيمة	فارغه	فارغه	فارغه	فارغه	فارغه	فارغه	كاذبه
فارغه	فارغه	فارغه	فارغه	فارغه	فارغه	فارغه	صحيح

امثله

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

عوامل التشغيل المنطقية

يدعم Azure Databricks عوامل التشغيل المنطقية القياسية مثل ANDوOR.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	او	و
صحيح	فارغه	صحيح	فارغه
كاذبه	فارغه	فارغه	كاذبه
فارغه	صحيح	صحيح	فارغه
فارغه	كاذبه	فارغه	كاذبه
فارغه	فارغه	فارغه	فارغه

المعامل	لا
فارغه	فارغه

امثله

-- 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 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 فارغة غير متسامحة
• التعبيرات التي يمكنها معالجة NULL معاملات القيم
  • تعتمد نتيجة هذه التعبيرات على التعبير نفسه.

تعبيرات فارغة غير متسامحة

ترجع NULL التعبيرات غير المتسامحة الخالية عندما تكون NULL وسيطة تعبير واحدة أو أكثر وتنقسم معظم التعبيرات إلى هذه الفئة.

امثله

> 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 القيمة 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 خال وعلى false إدخال غير فارغ حيث تقوم الدالة coalesce بإرجاع القيمة غير NULL الأولى في قائمة المعاملات الخاصة بها. ومع ذلك، coalesce ترجع NULL عندما تكون جميع المعاملات الخاصة بها هي NULL. فيما يلي قائمة غير مكتملة من التعبيرات لهذه الفئة.

• الاندماج
• NULLIF
• IFNULL
• NVL
• NVL2
• ISNAN
• NANVL
• Isnull
• ISNOTNULL
• ATLEASTNNONNULLS
• في

امثله

> 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 المجمعة المضمنة

تحسب الدالات التجميعية 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.
  • استثناء هذه القاعدة فقط هو الدالة COUNT(*).
• ترجع NULL بعض الدالات التجميعية عندما تكون NULL جميع قيم الإدخال أو مجموعة بيانات الإدخال فارغة. قائمة هذه الدالات هي:
  • MAX
  • MIN
  • SUM
  • AVG
  • EVERY
  • ANY
  • SOME

امثله

-- `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 WHEREعبارات HAVINGو و JOIN

WHERE، HAVING عوامل التشغيل تصفية 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 Trueأو False أو Unknown (NULL). تكون "راضية" إذا كانت نتيجة الشرط هي True.

امثله

-- 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، لا تساوي قيمتان NULL . ومع ذلك، لغرض التجميع والمعالجة المميزة، يتم تجميع القيمتين أو أكثر مع NULL dataمعا في نفس المستودع. يتوافق هذا السلوك مع معيار SQL ومع أنظمة إدارة قواعد بيانات المؤسسة الأخرى.

امثله

-- `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.

امثله

-- `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، ، EXCEPTINTERSECT)

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(=).

امثله

> 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 والاستعلامات NOT EXISTS الفرعية

في Azure Databricks، EXISTSNOT 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 ملتصقة ومعادية لشبه الانضمام دون أحكام خاصة للوعي الخالية.

امثله

-- 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 والاستعلامات NOT IN الفرعية

في Azure Databricks، INNOT IN يسمح بالتعبيرات داخل عبارة WHERE استعلام. EXISTS على عكس التعبير، IN يمكن أن يرجع TRUEالتعبير قيمة أو FALSE أو UNKNOWN (NULL) . من الناحية IN المفاهيمية، يكون التعبير مكافئا دلاليا لمجموعة من شروط المساواة مفصولة بعامل تشغيل مفصول (OR). على سبيل المثال، c1 IN (1، 2، 3) مكافئ دلاليا ل (C1 = 1 OR c1 = 2 OR c1 = 3).

فيما يتعلق بقيم المعالجة NULL ، يمكن الاستدلالات من NULL معالجة القيمة في عوامل المقارنة (=) وعوامل التشغيل المنطقية (OR). للتلخيص، فيما يلي قواعد حساب نتيجة IN التعبير.

• TRUE يتم إرجاع عند العثور على القيمة غير الفارغة المعنية في القائمة
• FALSE يتم إرجاع عندما لا يتم العثور على القيمة غير NULL في القائمة ولا تحتوي القائمة على قيم NULL
• UNKNOWN يتم إرجاع عندما تكون NULLالقيمة ، أو لم يتم العثور على القيمة غير الفارغة في القائمة وتحتوي القائمة على قيمة واحدة NULL على الأقل

NOT IN ترجع دائما UNKNOWN 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.

امثله

-- 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
 ---- ---