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1. 必須存在值的字段

對于某些關鍵字段，如果業務邏輯要求它們始終具有值，那么應該使用 NOT NULL 約束。這樣可以防止數據不完整，避免潛在的業務問題。

示例：用戶注冊場景

• 字段：username、email

• 分析：用戶在注冊時，用戶名和郵箱是必須的。缺少這兩個字段會導致后續的登錄或通知無法進行，因此這些字段應該設置為 NOT NULL。

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

影響：

• 數據完整性：確保任何用戶都具備用戶名和郵箱。

• 性能優化：NOT NULL 字段可以優化數據庫的索引和查詢效率。

2. 可選字段

有些字段是可選的，它們的缺失不會對業務邏輯造成影響。在這種情況下，允許 NULL 可以為業務提供靈活性，避免強制要求用戶提供所有信息。

示例：用戶信息場景

• 字段：middle_name、profile_picture

• 分析：中間名和個人資料圖片通常是可選信息。如果強制使用 NOT NULL，則需要提供默認值，這在某些情況下不太合理。比如用戶不提供個人資料圖片，字段可以設置為 NULL。

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

影響：

• 靈活性：允許字段為空為用戶提供更多自由，同時保持數據結構的靈活性。

• 業務適應性：隨著業務需求的變化，允許 NULL 的字段可以容納更多的邊緣情況。

3. 需要標識未知狀態的字段

在某些業務場景中，NULL 可以表示“未知”或“未提供”的狀態，而不僅僅是“空值”。這種情況下，允許 NULL 是合理的，因為它能明確區分“沒有值”和“值為空”。

示例：訂單處理場景

• 字段：shipped_date

• 分析：訂單的發貨日期在創建時可能未知，只有在訂單發貨后才會填入。如果使用 NULL 表示未發貨狀態，可以簡化業務邏輯，并且更符合直觀的業務需求。

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

影響：

• 狀態表達：NULL 可以清晰地表示某個狀態未發生，如訂單尚未發貨。

• 簡化業務邏輯：不用添加額外的布爾字段來表示是否發貨。

4. 外鍵字段和 NOT NULL

外鍵的設計中，是否使用 NOT NULL 依賴于業務邏輯。強制 NOT NULL 意味著關聯關系是強制性的；允許 NULL 則表示某些記錄可能暫時沒有關聯項。

示例：博客文章和作者

• 字段：author_id

• 分析：如果業務邏輯允許某些文章沒有具體作者（如系統自動生成），那么 author_id 字段可以允許 NULL。如果每篇文章都必須有作者，則 NOT NULL 更為合理。

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);

影響：

• 強制關聯關系：使用 NOT NULL 可以確保數據的完整性和一致性。

• 靈活關聯：允許 NULL 的外鍵字段為業務提供更多靈活性，支持特殊場景。

5. 性能與存儲開銷

從性能角度來看，NOT NULL 字段在某些情況下可以加速查詢。因為數據庫可以更有效地處理不允許 NULL 的字段，不需要對 NULL 值進行額外的判斷。然而，如果太多字段都設置為 NOT NULL，則可能導致業務復雜性增加。

示例：高頻查詢字段

• 字段：last_login

• 分析：對于用戶的登錄系統，查詢最后登錄時間是常見操作。如果該字段被設置為 NOT NULL，數據庫可以更快地檢索數據。

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

是否使用 NOT NULL 應根據業務需求來決定。對于關鍵字段（如用戶名、訂單 ID 等），NOT NULL 可以保證數據完整性。而對于可選字段或表示狀態的字段（如發貨日期、可選信息等），允許 NULL 可能會提供更大的靈活性。

6. 版本管理和演化中的數據庫設計

在長期的項目中，數據庫架構會隨著業務需求的變化而演化。有時，允許 NULL 可以為將來未預見的擴展提供靈活性。

示例：產品升級和新功能場景

• 字段：discount_rate

• 分析：假設在初期設計中，所有產品都沒有折扣，因此 discount_rate 字段在數據庫設計時不需要。但是隨著業務的擴展，某些產品開始引入折扣機制。在這種情況下，最初的產品可能沒有折扣值，因此可以讓 discount_rate 允許為 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)  -- 允許為 NULL，表示無折扣);

影響：

• 演化靈活性：允許 NULL 為未來的擴展提供了更多空間，避免了在設計初期過度限制。

• 代碼維護：開發團隊可以根據業務需求逐步添加新功能，而不必在每次迭代時重新設計表結構。

7. 基于數據統計和分析的設計

在一些數據統計場景中，允許字段為 NULL 可以提供更清晰的數據視圖，尤其是針對數據缺失的處理。NULL 明確表示數據不存在，而非無意義的默認值。

示例：用戶活動追蹤

• 字段：last_purchase_date

• 分析：在用戶行為分析中，追蹤用戶最后一次購買的日期是常見需求。如果用戶從未購買過，last_purchase_date 可以為 NULL。使用 NULL 而不是使用虛假的默認值（如 '1970-01-01'）能更準確地反映業務狀態。

CREATE TABLE user_activity (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    last_login DATE NOT NULL,
    last_purchase_date DATE  -- 可以為 NULL，表示沒有購買記錄);

影響：

• 數據準確性：NULL 比默認值更好地表達“未發生”這一狀態，避免使用錯誤數據進行分析。

• 分析效率：通過 IS NULL 判斷可以快速篩選出未進行過某些行為的用戶。

8. 遷移和數據兼容性

在進行數據庫遷移或者不同系統之間的數據整合時，允許 NULL 通常能提升兼容性，尤其在早期設計和目標系統不一致的情況下。如果源系統的數據允許某些字段為空，而目標系統不允許 NULL，那么遷移過程中可能會遇到問題。

示例：跨系統數據遷移

• 字段：address_line_2

• 分析：假設一個系統將用戶地址劃分為 address_line_1 和 address_line_2，其中 address_line_2 是可選的。而在目標系統中，address_line_2 使用 NOT NULL 會導致部分數據遷移失敗。因此，在這種情況下，設計時應允許 NULL，確保數據兼容性。

CREATE TABLE user_addresses (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    address_line_1 VARCHAR(255) NOT NULL,
    address_line_2 VARCHAR(255)  -- 允許 NULL，因為不是所有用戶都需要填寫);

影響：

• 遷移成功率：允許 NULL 可以提高數據遷移的兼容性，確保不同系統的數據能夠無縫整合。

• 數據映射：避免強制使用默認值或虛假數據來填補空缺，提高數據的準確性。

9. 使用 NOT NULL 和默認值的結合

在一些情況下，使用 NOT NULL 并搭配默認值可以提高字段的健壯性，避免開發人員在插入數據時遺漏某些信息。例如，對于布爾類型字段或者枚舉類型字段，通常通過 NOT NULL 和默認值確保邏輯上的完整性。

示例：訂單狀態管理

• 字段：order_status

• 分析：在訂單管理系統中，訂單狀態是必不可少的字段。為了確保每個訂單在創建時都具有明確的狀態，使用 NOT NULL 并設定默認值（如 "Pending"）可以避免遺漏。

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

影響：

• 業務健壯性：通過 NOT NULL 和默認值結合，確保業務中的每個流程都具備初始狀態，避免邏輯錯誤。

• 易于維護：默認值減少了數據插入時的復雜性，確保系統一致性。

10. 動態數據結構和 JSON 類型

在現代數據庫設計中，使用 JSON 類型存儲不規則或動態數據的情況越來越常見。對于這種場景，是否使用 NOT NULL 的決策與傳統的關系型字段設計不同。在大部分情況下，JSON 字段是靈活的，可為空，以適應多樣化的數據格式。

示例：用戶偏好設置

• 字段：preferences

• 分析：假設我們需要存儲用戶偏好設置，但不同用戶的偏好種類和數量都不一致。使用 JSON 類型可以靈活存儲這些信息。允許 NULL 可以處理未提供偏好的用戶數據。

CREATE TABLE user_settings (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    preferences JSON  -- 允許 NULL 表示用戶未設置偏好);

影響：

• 靈活性：使用 NULL 和 JSON 類型的組合，可以處理動態且不規則的數據結構，適應不同用戶的需求。

• 可擴展性：在后續的需求變化中，不必修改表結構，直接通過更新 JSON 數據即可。

總結一下：如何平衡 NOT NULL 與 NULL

在決定是否使用 NOT NULL 時，應該考慮以下幾點：

• 業務需求：關鍵業務邏輯需要強制值的字段應使用 NOT NULL，而可選項和邊緣情況允許 NULL。

• 數據準確性：NULL 能夠更好地表達“未知”或“未發生”的狀態，而非使用無意義的默認值。

• 性能與維護性：NOT NULL 可以優化查詢性能，減少數據庫索引負擔，但在允許 NULL 的情況下，靈活性和兼容性會更高。

• 未來的擴展：在設計初期，應考慮到未來業務的演化，過早限制字段為 NOT NULL 可能會在擴展時帶來挑戰。

• 使用 NOT NULL 的場景：關鍵業務字段、數據一致性要求高、頻繁查詢的字段。

• 允許 NULL 的場景：可選字段、表示未知狀態、靈活關聯關系。

所以呢，根據業務場景合理使用 NOT NULL，可以在保持數據完整性的同時提供必要的靈活性和性能優化。數據庫設計的時候，我們可以在靈活性、性能和數據完整性之間找到平衡。