SQL 关于建表字段是否该使用not null这个问题你怎么看?

1. 必须存在值的字段

对于某些关键字段，如果业务逻辑要求它们始终具有值，那么应该使用 NOT NULL 约束。这样可以防止数据不完整，避免潜在的业务问题。

示例：用户注册场景

• 字段：username、email

• 分析：用户在注册时，用户名和邮箱是必须的。缺少这两个字段会导致后续的登录或通知无法进行，因此这些字段应该设置为 NOT NULL。

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(255) NOT NULL,
    email VARCHAR(255) NOT NULL);

影响：

• 数据完整性：确保任何用户都具备用户名和邮箱。

• 性能优化：NOT NULL 字段可以优化数据库的索引和查询效率。

2. 可选字段

有些字段是可选的，它们的缺失不会对业务逻辑造成影响。在这种情况下，允许 NULL 可以为业务提供灵活性，避免强制要求用户提供所有信息。

示例：用户信息场景

• 字段：middle_name、profile_picture

• 分析：中间名和个人资料图片通常是可选信息。如果强制使用 NOT NULL，则需要提供默认值，这在某些情况下不太合理。比如用户不提供个人资料图片，字段可以设置为 NULL。

CREATE TABLE user_profiles (
    id INT PRIMARY KEY,
    middle_name VARCHAR(255),
    profile_picture VARCHAR(255)
);

影响：

• 灵活性：允许字段为空为用户提供更多自由，同时保持数据结构的灵活性。

• 业务适应性：随着业务需求的变化，允许 NULL 的字段可以容纳更多的边缘情况。

3. 需要标识未知状态的字段

在某些业务场景中，NULL 可以表示“未知”或“未提供”的状态，而不仅仅是“空值”。这种情况下，允许 NULL 是合理的，因为它能明确区分“没有值”和“值为空”。

示例：订单处理场景

• 字段：shipped_date

• 分析：订单的发货日期在创建时可能未知，只有在订单发货后才会填入。如果使用 NULL 表示未发货状态，可以简化业务逻辑，并且更符合直观的业务需求。

CREATE TABLE orders (
    id INT PRIMARY KEY,
    order_date DATE NOT NULL,
    shipped_date DATE);

影响：

• 状态表达：NULL 可以清晰地表示某个状态未发生，如订单尚未发货。

• 简化业务逻辑：不用添加额外的布尔字段来表示是否发货。

4. 外键字段和 NOT NULL

外键的设计中，是否使用 NOT NULL 依赖于业务逻辑。强制 NOT NULL 意味着关联关系是强制性的；允许 NULL 则表示某些记录可能暂时没有关联项。

示例：博客文章和作者

• 字段：author_id

• 分析：如果业务逻辑允许某些文章没有具体作者（如系统自动生成），那么 author_id 字段可以允许 NULL。如果每篇文章都必须有作者，则 NOT NULL 更为合理。

CREATE TABLE posts (
    id INT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(255) NOT NULL,
    content TEXT NOT NULL,
    author_id INT REFERENCES users(id)  -- 可以是 NULL);

影响：

• 强制关联关系：使用 NOT NULL 可以确保数据的完整性和一致性。

• 灵活关联：允许 NULL 的外键字段为业务提供更多灵活性，支持特殊场景。

5. 性能与存储开销

从性能角度来看，NOT NULL 字段在某些情况下可以加速查询。因为数据库可以更有效地处理不允许 NULL 的字段，不需要对 NULL 值进行额外的判断。然而，如果太多字段都设置为 NOT NULL，则可能导致业务复杂性增加。

示例：高频查询字段

• 字段：last_login

• 分析：对于用户的登录系统，查询最后登录时间是常见操作。如果该字段被设置为 NOT NULL，数据库可以更快地检索数据。

CREATE TABLE user_sessions (
    id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT NOT NULL,
    last_login TIMESTAMP NOT NULL);

是否使用 NOT NULL 应根据业务需求来决定。对于关键字段（如用户名、订单 ID 等），NOT NULL 可以保证数据完整性。而对于可选字段或表示状态的字段（如发货日期、可选信息等），允许 NULL 可能会提供更大的灵活性。

6. 版本管理和演化中的数据库设计

在长期的项目中，数据库架构会随着业务需求的变化而演化。有时，允许 NULL 可以为将来未预见的扩展提供灵活性。

示例：产品升级和新功能场景

• 字段：discount_rate

• 分析：假设在初期设计中，所有产品都没有折扣，因此 discount_rate 字段在数据库设计时不需要。但是随着业务的扩展，某些产品开始引入折扣机制。在这种情况下，最初的产品可能没有折扣值，因此可以让 discount_rate 允许为 NULL，表示未使用折扣。

CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    price DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
    discount_rate DECIMAL(5, 2)  -- 允许为 NULL，表示无折扣);

影响：

• 演化灵活性：允许 NULL 为未来的扩展提供了更多空间，避免了在设计初期过度限制。

• 代码维护：开发团队可以根据业务需求逐步添加新功能，而不必在每次迭代时重新设计表结构。

7. 基于数据统计和分析的设计

在一些数据统计场景中，允许字段为 NULL 可以提供更清晰的数据视图，尤其是针对数据缺失的处理。NULL 明确表示数据不存在，而非无意义的默认值。

示例：用户活动追踪

• 字段：last_purchase_date

• 分析：在用户行为分析中，追踪用户最后一次购买的日期是常见需求。如果用户从未购买过，last_purchase_date 可以为 NULL。使用 NULL 而不是使用虚假的默认值（如 '1970-01-01'）能更准确地反映业务状态。

CREATE TABLE user_activity (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    last_login DATE NOT NULL,
    last_purchase_date DATE  -- 可以为 NULL，表示没有购买记录);

影响：

• 数据准确性：NULL 比默认值更好地表达“未发生”这一状态，避免使用错误数据进行分析。

• 分析效率：通过 IS NULL 判断可以快速筛选出未进行过某些行为的用户。

8. 迁移和数据兼容性

在进行数据库迁移或者不同系统之间的数据整合时，允许 NULL 通常能提升兼容性，尤其在早期设计和目标系统不一致的情况下。如果源系统的数据允许某些字段为空，而目标系统不允许 NULL，那么迁移过程中可能会遇到问题。

示例：跨系统数据迁移

• 字段：address_line_2

• 分析：假设一个系统将用户地址划分为 address_line_1 和 address_line_2，其中 address_line_2 是可选的。而在目标系统中，address_line_2 使用 NOT NULL 会导致部分数据迁移失败。因此，在这种情况下，设计时应允许 NULL，确保数据兼容性。

CREATE TABLE user_addresses (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    address_line_1 VARCHAR(255) NOT NULL,
    address_line_2 VARCHAR(255)  -- 允许 NULL，因为不是所有用户都需要填写);

影响：

• 迁移成功率：允许 NULL 可以提高数据迁移的兼容性，确保不同系统的数据能够无缝整合。

• 数据映射：避免强制使用默认值或虚假数据来填补空缺，提高数据的准确性。

9. 使用 NOT NULL 和默认值的结合

在一些情况下，使用 NOT NULL 并搭配默认值可以提高字段的健壮性，避免开发人员在插入数据时遗漏某些信息。例如，对于布尔类型字段或者枚举类型字段，通常通过 NOT NULL 和默认值确保逻辑上的完整性。

示例：订单状态管理

• 字段：order_status

• 分析：在订单管理系统中，订单状态是必不可少的字段。为了确保每个订单在创建时都具有明确的状态，使用 NOT NULL 并设定默认值（如 "Pending"）可以避免遗漏。

CREATE TABLE orders (
    id INT PRIMARY KEY,
    order_date DATE NOT NULL,
    order_status VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT 'Pending');

影响：

• 业务健壮性：通过 NOT NULL 和默认值结合，确保业务中的每个流程都具备初始状态，避免逻辑错误。

• 易于维护：默认值减少了数据插入时的复杂性，确保系统一致性。

10. 动态数据结构和 JSON 类型

在现代数据库设计中，使用 JSON 类型存储不规则或动态数据的情况越来越常见。对于这种场景，是否使用 NOT NULL 的决策与传统的关系型字段设计不同。在大部分情况下，JSON 字段是灵活的，可为空，以适应多样化的数据格式。

示例：用户偏好设置

• 字段：preferences

• 分析：假设我们需要存储用户偏好设置，但不同用户的偏好种类和数量都不一致。使用 JSON 类型可以灵活存储这些信息。允许 NULL 可以处理未提供偏好的用户数据。

CREATE TABLE user_settings (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    preferences JSON  -- 允许 NULL 表示用户未设置偏好);

影响：

• 灵活性：使用 NULL 和 JSON 类型的组合，可以处理动态且不规则的数据结构，适应不同用户的需求。

• 可扩展性：在后续的需求变化中，不必修改表结构，直接通过更新 JSON 数据即可。

总结一下：如何平衡 NOT NULL 与 NULL

在决定是否使用 NOT NULL 时，应该考虑以下几点：

• 业务需求：关键业务逻辑需要强制值的字段应使用 NOT NULL，而可选项和边缘情况允许 NULL。

• 数据准确性：NULL 能够更好地表达“未知”或“未发生”的状态，而非使用无意义的默认值。

• 性能与维护性：NOT NULL 可以优化查询性能，减少数据库索引负担，但在允许 NULL 的情况下，灵活性和兼容性会更高。

• 未来的扩展：在设计初期，应考虑到未来业务的演化，过早限制字段为 NOT NULL 可能会在扩展时带来挑战。

• 使用 NOT NULL 的场景：关键业务字段、数据一致性要求高、频繁查询的字段。

• 允许 NULL 的场景：可选字段、表示未知状态、灵活关联关系。

所以呢，根据业务场景合理使用 NOT NULL，可以在保持数据完整性的同时提供必要的灵活性和性能优化。数据库设计的时候，我们可以在灵活性、性能和数据完整性之间找到平衡。