深入解析关系数据库中NULL值与B树索引的关系及优化策略

NULL值不存储与全表扫描

数据库查询时，null值是不会被记录的。若以“id为空”作为条件，系统便会进行全表检索。例如，在scott用户与ORCL数据库连接的测试中，当执行“ from t1 where id为空”这一指令时，便是如此。为了找到所有ID值为空的记录，系统别无他法，只能逐行进行审查。

当设定“id非空”作为查询条件时，数据库的查询策略会选择对索引进行完整扫描。以scott@ORCL为例，执行“ from t1 where id is not null”时，就能看到这一策略。这种扫描方式是因为系统能够通过索引直接定位到id非空的记录，无需对整个表进行逐一检查。

索引扫描比全面扫描效率显著更高。这一点启示我们，在编写查询时，若需筛选非空列，运用索引能显著提升查询效率，进而优化数据库表现。

val值的null谓词情况

对于val这一列，其处理方式与id列相仿。当val为空时，系统会进行全表扫描；而当val非空时，则会利用索引进行查找。在scott用户名下的ORCL数据库中，执行相关查询可以直观地观察到这一现象。这是因为null值并未被存储，因此无法通过索引直接进行搜索。

在开发阶段对val列进行操作时，若经常需要查询null值或非null值，可以参考id列的改进方法。合理运用索引能提升查询效率，降低系统负担。

复合谓词执行计划

同时运用多个动词，情形便会变得复杂。例如，“id为空且val不为空”与“id不为空且val为空”这类复合动词，执行方案会依据动词的排列顺序和索引状况来定。之前的研究已经呈现了不同动词组合下的执行方案。

从这里可以看出，正确安排复合谓词的排列顺序对于查询的执行速度极为关键。当谓词的排列与复合索引的设定顺序相吻合时，往往能得出更优的执行方案，进而提升查询的效率。

其他查询情况

文中呈现了多种查询示例，比如“从t1表选取，条件是val不在(‘Y’,’N’)范围内或val为空”的情况。这些查询在执行过程中会受到空值和索引的制约。不同的查询条件搭配会导致数据库采取不同的执行方法。

在实际操作中，我们必须依据业务的具体要求来设定查询标准。经过对多种组合的执行方案进行测试与评估，我们能够确定最有效的查询途径。

列属性修改对查询的影响

测试了修改列属性的过程，比如对表t1进行“id not null”的设置。一旦列属性被修改，若再次运行“* from t1 where id is null”查询，结果可能会出现差异。这种改变可能对索引和查询的执行策略产生影响。

数据库设计及管理过程中，对列属性进行修改需格外小心。必须全面审视这一变动对现有查询可能带来的影响，若情况需要，还需对查询性能进行重新评估和相应调整。

在数据库开发实践中，你是否也遭遇过关于null值查询速度上的困扰？