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在數(shù)據(jù)庫中，“空值”是一種特殊的數(shù)據(jù)類型，它表示一個值不存在或不可用。當一個數(shù)據(jù)缺失或未知時，通常會將其視為“空值”。
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在許多情況下，數(shù)據(jù)表中的某些字段可能會包含“空值”。例如，如果某個用戶沒有填寫號碼，那么在號碼字段中存儲的值將是“空值”。同樣的，如果一個訂單尚未被分配給任何一個客戶，那么客戶ID字段中存儲的值將是“空值”。
使用“空值”的一個好處是，它允許表達出現(xiàn)在真實世界中的數(shù)據(jù)不完整或未知的情況。例如，如果一個用戶不知道他的號碼，那么他可能會在號碼字段中留下“空值”。這種方式將不良信息插入到表中的可能性降至更低。
然而，“空值”也可能帶來一些問題?！翱罩怠钡拇嬖谑请y以比較的，因為它和其他值都不一樣。例如，如果你想比較兩個日期字段，其中一個字段值是日期，而另一個是“空值”，那么結(jié)果通常會是未知的。對于包含“空值”的字段，一些查詢和算法可能無法正常工作。
考慮以下示例。假設(shè)您正在運行一家電商網(wǎng)站，要查找所有在上個月中沒有訂單的客戶。您可以編寫以下SQL查詢：
SELECT *
FROM customers
WHERE
last_order_date IS NULL OR last_order_date
在這個查詢中，“l(fā)ast_order_date”是最后一次訂單日期的字段。如果客戶沒有下單，則這個字段的值是“空值”。為了查詢所有沒有訂單的客戶，我們需要查找“l(fā)ast_order_date”字段值為空或小于2023年4月1日的記錄。這樣，我們就能夠找到所有上個月沒有訂單的客戶。
還有一種情況下，“空值”可能會帶來困擾，就是在對表進行分析和處理時。如果您使用“空值”來代替缺失的數(shù)據(jù)，那么一些分析和處理可能會因為缺失部分數(shù)據(jù)而無法準確地進行。這樣的情況有可能會導致錯誤的決策和預測。
例如，您可能會使用表中的銷售記錄來預測未來的銷售趨勢。如果您使用“空值”來代替某些未知的銷售記錄，那么您的預測結(jié)果可能會受到缺失數(shù)據(jù)的影響。因此，為了確保數(shù)據(jù)的準確性，您應該盡可能地避免使用“空值”，并嘗試使用其他方法來填充缺失或未知的數(shù)據(jù)。
“空值”在數(shù)據(jù)庫中具有特殊的含義和作用。雖然它可以幫助處理缺失或未知的數(shù)據(jù)，但也需要小心使用，以避免在分析和處理數(shù)據(jù)時出現(xiàn)問題。為了確保數(shù)據(jù)的準確性和可用性，我們需要使用其他方法來填充缺失或未知的數(shù)據(jù)。
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數(shù)據(jù)庫中空字符和null的區(qū)別在于：
在做count計算的時候，空字符也會被計算在里面，而null不會。有些同學在使用where
is
null
和is
not
null
的時候也要注意數(shù)據(jù)庫中的“空值”是空字符還是null。不然統(tǒng)計結(jié)果可能并不是你想要的。
python有兩種方式獲取數(shù)據(jù)：
1.
一種是把數(shù)據(jù)從mysql
中導出到txt或者csv，然后本地讀??；
2.
另一種是python直接鏈接數(shù)據(jù)庫，讀取數(shù)據(jù)；
之一種把數(shù)據(jù)從mysql導出后，python讀取時，空值即為null；
第二種鏈接數(shù)據(jù)庫后，python能讀取表結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)庫的null對應列表中的none以及pandas中的nan（如果字段類型是時間，則為nat）。而數(shù)據(jù)庫中的空字符，則被識別為空字符。
望采納！
1.
NULL表示：不可用、未賦值、不知道、不適用，它既不是0也不是空格。記?。阂粋€數(shù)值與NULL進行四則運算，其結(jié)果是NULL
2.
空值和NULL的區(qū)別在于，在做count計算的時候：count(field_name)，field_name的值為空值也會被計算在里面（這一行統(tǒng)計有效），而NULL不會
3.
python有兩種方式獲取數(shù)據(jù)：
1.
一種是把數(shù)據(jù)從MySQL 中導出到txt或者csv，然后本地讀取；
2.
另一種是python直接鏈接數(shù)據(jù)庫，讀取數(shù)據(jù)；
4.
之一種把數(shù)據(jù)從MYSQL導出后，python讀取時，空值和NULL在文件中都為NULL；Python讀取之后為NaN
5.
第二種鏈接數(shù)據(jù)庫后，python能讀取表結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)庫的NULL對應列表中的None以及pandas中的NaN（如果字段類型是時間，則為NaT）。而數(shù)據(jù)庫中的空字符，則被識別為空字符。
計算機，數(shù)據(jù)庫中，” 和null 有何區(qū)別？
空 (NULL) 值表示數(shù)值未知?！辈煌诳瞻谆蛄阒怠]有兩個相等的空值。比較兩個空值或?qū)⒖罩蹬c任何其它數(shù)值相比均返回未知，這是因為每個空值均為未知。
在寫入數(shù)據(jù)的時候，空字符串” 也是一個確定的值，所以就算定義了 NOT NULL 也可以被寫入。
計算機，數(shù)據(jù)庫中，” 和null區(qū)別為：性質(zhì)不同、占用空間不同、拼接組合不同。
一、性質(zhì)不同
1、”：”是空字符串，是一個已經(jīng)實例化的數(shù)據(jù)對象。
2、null：null是空值，不是一個實例化的數(shù)據(jù)對象。
二、占用空間不同
1、”：”分配了空間，占用1個字節(jié)長度的空間。
2、null：null沒有分配空間，占用0個字節(jié)長度的空間。
三、拼接組合不同
1、”：”可以和其他同
數(shù)據(jù)類型
的數(shù)據(jù)對象進行拼接組合。
2、null：null不可以和其他同數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)對象進行拼接組合。
null不是對象,”是對象
從”，你就可以知道這是一個字符串類型的數(shù)據(jù)，是一個長度為零的字符串。
從NULL，你只能知道這里沒有賦過值，是空的，他不屬于任何數(shù)據(jù)類型。
我們在數(shù)據(jù)庫實際使用中，一般把字符串型變量默認為”,數(shù)值型變量默認為0，這樣才能保正在進行邏輯運算時不產(chǎn)生類型不匹配的錯誤。
SQL SERVER中函數(shù)為：ISNULL(變量，值)，
如
對于整型變量，這樣去參加運算：
SET @VAR=1+ISNULL(整型變量,0)
對于字符型變量，這樣去參加運算：
SET @VAR=ISNULL(字符型變量,”)
關(guān)于數(shù)據(jù)庫中什么是空值的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
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