最近刚入职新公司，发现数据库设计有点小问题，数据库字段很多没有not null，对于强迫症晚期患者来说，简直难以忍受，因此有了这篇文章。
基于目前大部分的开发现状来说，我们都会把字段全部设置成not null并且给默认值的形式。
- 通常，对于默认值一般这样设置：
- 整形，我们一般使用0作为默认值。
- 字符串，默认空字符串
时间，可以默认1970-01-01 08:00:01，或者默认0000-00-00 00:00:00，但是连接参数要添加zerodatetimebehavior=converttonull，建议的话还是不要用这种默认的时间格式比较好
但是，考虑下原因，为什么要设置成not null？
来自高性能mysql中有这样一段话：
尽量避免null
很多表都包含可为null（空值）的列，即使应用程序并不需要保存null也是如此，这是因为可为null是列的默认属性。通常情况下最好指定列为not null，除非真的需要存储null值。
如果查询中包含可为null的列，对mysql来说更难优化，因为可为null的列使得索引、索引统计和值比较都更复杂。可为null的列会使用更多的存储空间，在mysql里也需要特殊处理。当可为null的列被索引时，每个索引记录需要一个额外的字节，在myisam里甚至还可能导致固定大小的索引（例如只有一个整数列的索引）变成可变大小的索引。
通常把可为null的列改为not null带来的性能提升比较小，所以（调优时）没有必要首先在现有schema中查找并修改掉这种情况，除非确定这会导致问题。但是，如果计划在列上建索引，就应该尽量避免设计成可为null的列。
当然也有例外，例如值得一提的是，innodb使用单独的位（bit）存储null值，所以对于稀疏数据有很好的空间效率。但这一点不适用于myisam。
书中的描述说了几个主要问题，我这里暂且抛开myisam的问题不谈，这里我针对innodb作为考量条件。
- 如果不设置not null的话，null是列的默认值，如果不是本身需要的话，尽量就不要使用null
- 使用null带来更多的问题，比如索引、索引统计、值计算更加复杂，如果使用索引，就要避免列设置成null
- 如果是索引列，会带来的存储空间的问题，需要额外的特殊处理，还会导致更多的存储空间占用
- 对于稀疏数据又更好的空间效率，稀疏数据指的是很多值为null，只有少数行的列有非null值的情况
默认值
对于mysql而言，如果不主动设置为not null的话，那么插入数据的时候默认值就是null。
null和not null使用的空值代表的含义是不一样，null可以认为这一列的值是未知的，空值则可以认为我们知道这个值，只不过他是空的而已。
举个例子，一张表中的某一条name字段是null，我们可以认为不知道名字是什么，反之如果是空字符串则可以认为我们知道没有名字，他就是一个空值。
而对于大多数程序的情况而言，没有什么特殊需要非要字段要null的吧，null值反而会对程序造成比如空指针的问题。
对于现状大部分使用mybatis的情况来说，我建议使用默认生成的insertselective方法或者纯手动写插入方法，可以避免新增not null字段导致的默认值不生效或者插入报错的问题。
值计算
聚合函数不准确
对于null值的列，使用聚合函数的时候会忽略null值。
现在我们有一张表，name字段默认是null，此时对name进行count得出的结果是1，这个是错误的。
count(*)是对表中的行数进行统计，count(name)则是对表中非null的列进行统计。
=失效
对于null值的列，是不能使用=表达式进行判断的，下面对name的查询是不成立的，必须使用is null。
与其他值运算
null和其他任何值进行运算都是null，包括表达式的值也是null。
user表第二条记录age是null，所以+1之后还是null，name是null，进行concat运算之后结果还是null。
可以再看下下面的例子，任何和null进行运算的话得出的结果都会是null，想象下你设计的某个字段如果是null还不小心进行各种运算，最后得出的结果。。。
distinct、group by、order by
对于distinct和group by来说，所有的null值都会被视为相等，对于order by来说升序null会排在最前
其他问题
表中只有一条有名字的记录，此时查询名字!=a预期的结果应该是想查出来剩余的两条记录，会发现与预期结果不匹配。
索引问题
为了验证null字段对索引的影响，分别对name 和age添加索引。
关于网上很多说如果null那么不能使用索引的说法，这个描述其实并不准确，根据引用官方文档[3]里描述，使用is null和范围查询都是可以和正常一样使用索引的，实际验证的结果好像也是这样，看以下例子。
然后接着我们往数据库中继续插入一些数据进行测试，当null列值变多之后发现索引失效了。
我们知道，一个查询sql执行大概是这样的流程：
首先连接器负责连接到指定的数据库上，接着看看查询缓存中是否有这条语句，如果有就直接返回结果。
如果缓存没有命中的话，就需要分析器来对sql语句进行语法和词法分析，判断sql语句是否合法。
现在来到优化器，就会选择使用什么索引比较合理，sql语句具体怎么执行的方案就确定下来了。
最后执行器负责执行语句、有无权限进行查询，返回执行结果。
从上面的简单测试结果其实可以看到，索引列存在null就会存在书中所说的导致优化器在做索引选择的时候更复杂，更加难以优化。
存储空间
数据库中的一行记录在最终磁盘文件中也是以行的方式来存储的，对于innodb来说，有4种行存储格式：redundant、 compact、 dynamic 和 compressed。
innodb的默认行存储格式是compact，存储格式如下所示，虚线部分代表可能不一定会存在。
变长字段长度列表：有多个字段则以逆序存储，我们只有一个字段所有不考虑那么多，存储格式是16进制，如果没有变长字段就不需要这一部分了。
null值列表：用来存储我们记录中值为null的情况，如果存在多个null值那么也是逆序存储，并且必须是8bit的整数倍，如果不够8bit，则高位补0。1代表是null，0代表不是null。如果都是not null那么这个就存在了。
row_id：一行记录的唯一标志，没有指定主键的时候自动生成的row_id作为主键。
trx_id：事务id。
roll_prt：回滚指针。
最后就是每列的值。
为了说明清楚这个存储格式的问题，我弄张表来测试，这张表只有c1字段是not null，其他都是可以为null的。
可变字段长度列表：c1和c3字段值长度分别为1和2，所以长度转换为16进制是0x01 0x02，逆序之后就是0x02 0x01。
null值列表：因为存在允许为null的列，所以c2,c3,c4分别为010，逆序之后还是一样，同时高位补0满8位，结果是00000010。
其他字段我们暂时不管他，最后第一条记录的结果就是，当然这里我们就不考虑编码之后的结果了。
这样就是一个完整的数据行数据的格式，反之，如果我们把所有字段都设置为not null，并且插入一条数据a,bb,ccc,dddd的话，存储格式应该这样：
虽然我们发现null本身并不会占用存储空间，但是如果存在null的话就会多占用一个字节的标志位的空间。
文章参考文档：
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