数据库空值

❶ 数据库中的空值与NULL的区别以及python中的NaN和None

在数据库世界中，"空值"的呈现形式有两种：空字符("")和NULL。它们在存储和处理时有显着区别。让我们通过实例来揭示这些差异。首先，创建表`test`，插入一些记录，包括一个空字符和NULL值的字段。执行`select count(*)`和`count(class)`，你会发现空字符会被计入计数，而NULL则不会。

当使用Python处理数据库数据时，又有新的关注点。Python有直接连接数据库和从文件导入两种方式。第一种情况下，从MySQL导出到CSV，Python读取时，NULL值在Python中表现为None，而在Pandas中是NaN。而数据库中的空字符在Python和Pandas中都被识别为空字符。

Python与数据库交互的等式可以这样理解：

- NULL（数据库）= None（Python列表）= NaN（Pandas，时间字段为NaT）

- 空字符（数据库）= 空字符（Python列表）= 空字符（Pandas）

值得注意的是，当数据从CSV导入时，NULL和空字符在数据库中对应为CSV中的空值。而在数据处理后，写回数据库时，同样需要关注这些空值的转换。

总结，理解数据库中的空值类型及其在Python中的映射至关重要，这将影响数据处理的准确性和一致性。在处理数据时，务必注意这些转换，确保数据的一致性。

❷ 数据库中空值的含义

数据库中空值的含义， 就是相当于 “不知道” 的含义。
例如有一个 员工表。
包含下面这些列：
员工代码 NOT NULL,
员工姓名 NOT NULL,
员工生日,
员工籍贯,
......

其中， 员工代码 与 员工姓名 是 非空的， 那么必须有数据。 不能说 “不知道”。
而 员工生日 与 员工籍贯 是 可以为空的， 那么 允许不写数据， 也就是 可以 “不知道”

例如数据：
员工代码 员工姓名 员工生日 员工籍贯
TESTSH01 张三 NULL 上海
TESTSH02 李四 1988-8-8 NULL