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在数据库中,NULL
约束表示一个字段可以包含空值。处理 NULL
值时,需要根据具体的业务需求和数据完整性要求来决定如何操作。以下是一些常见的处理方法:
NULL
值NULL
,除非明确指定 NOT NULL
约束。ALTER TABLE
语句为字段设置默认值。CREATE TABLE example (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
age INT DEFAULT 0
);
或者ALTER TABLE example
ALTER COLUMN age SET DEFAULT 0;
NOT NULL
约束:确保字段必须有值,不能为 NULL
。ALTER TABLE example
MODIFY COLUMN name VARCHAR(100) NOT NULL;
NULL
值。CREATE TRIGGER before_insert_example
BEFORE INSERT ON example
FOR EACH ROW
BEGIN
IF NEW.age IS NULL THEN
SET NEW.age = 0;
END IF;
END;
NULL
值。import pandas as pd
# 假设 df 是一个 DataFrame
df['age'].fillna(0, inplace=True)
COALESCE
函数COALESCE
函数:在查询时返回第一个非 NULL
值。SELECT COALESCE(age, 0) AS age FROM example;
IS NULL
和 IS NOT NULL
条件IS NULL
和 IS NOT NULL
来过滤数据。SELECT * FROM example WHERE age IS NULL;
SELECT * FROM example WHERE age IS NOT NULL;
CASE
语句CASE
语句:在查询时根据条件返回不同的值。SELECT
id,
name,
CASE WHEN age IS NULL THEN 0 ELSE age END AS age
FROM example;
DEFAULT
约束结合 CHECK
约束DEFAULT
和 CHECK
约束来确保字段值的有效性。CREATE TABLE example (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
age INT DEFAULT 0 CHECK (age >= 0)
);
NULL
值,例如 PostgreSQL 的 COALESCE
函数和 MySQL 的 IFNULL
函数。选择哪种方法取决于具体的业务需求、数据完整性和性能考虑。在实际应用中,可能需要结合多种方法来确保数据的准确性和一致性。
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