大家好，我是 V 哥，在数据库设计中，是否使用 NOT NULL 是一个非常重要的决策，直接影响数据完整性、查询性能以及业务逻辑的复杂度。使用 NOT NULL 的关键在于理解业务需求和具体场景。
下面V哥通过一些场景来分析什么时候应该使用 NOT NULL，什么时候允许 NULL。一起聊聊经验之谈，望和兄弟们讨论。
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。
