И вновь разговоры про NULL. Особое внимание заслуживает работа с агрегатными функциями в выражениях, включающих NULL-значения.
NULL представляет собой отсутствие значения или неизвестное состояние, и поэтому добавляет сложности при взаимодействии с агрегатными функциями. Распространенной ошибкой является предположение, что NULL ведет себя как обычное значение. Но это не так!
Вернёмся к основам. Одним из фундаментальных аспектов SQL является трехзначная логика (3VL), различающая TRUE, FALSE и UNKNOWN. И при применении агрегатных функций к выражениям с NULL-значениями важно учитывать состояние UNKNOWN, которое вносит NULL. Ничего не понятно? 😁 Рассмотрим на конкретных примерах.
Предположим у нас есть таблица table_for_count:
column_1
49
60
NULL
12
50
11
NULL
5
select * from table_for_count
Результат: 8
select count(column_1) from table_for_count
Результат: 6 ☹️
В то время как COUNT(*) посчитает все строки, независимо от наличия значений NULL, COUNT(column_1) исключит в подсчёте строки, где указанный столбец равен NULL.
Аналогично, работают функции SUM, AVG, MAX и MIN. Я отдельно выделила AVG, чтобы вы обратили на него внимание.
table_for_avg:
column_2
1
NULL
2
select avg(column_2) from table_for_avg
Результат: 1.5 (в некоторых расчётах — это будет верным, но может быть и нет — учитывайте контекст запроса!)
Что делать?
Хорошая практика — использование функций COALESCE или NVL для замены NULL-значений на значения по умолчанию или определенные пользователем до применения агрегатной функции. Важно устанавливать значения осмысленно, иначе это внесёт ещё больше хаоса в результаты запроса.
Ещё один вариант — использование оператора CASE для создания условной логики и обработки NULL значений.
Выбор метода зависит от конкретной бизнес-задачи и, конечно же, СУБД (и не забывайте проверять план выполнения запроса для лучшего решения).
select count(coalesce(column_1, 0)) from table_for_count;
Результат: 8 😍
Отсутствие понимания взаимодействия агрегатных функций с выражениями, включающими NULL значения, может привести к появлению некачественной отчетности и интерпретации данных, что впоследствии подорвёт доверие ко всей аналитике. Поэтому будьте на чеку и учитывайте NULL-значения там, где это необходимо.
Другие заметки про работу с NULL-значениями можно найти по хэштегу 👇
#null