Выборка данных в MySQL: Непустое поле и начало строки

Пройдите тест, узнайте какой профессии подходите и получите бесплатную карьерную консультацию
В конце подарим скидку до 55% на обучение
Я предпочитаю
0%
Работать самостоятельно и не зависеть от других
Работать в команде и рассчитывать на помощь коллег
Организовывать и контролировать процесс работы

Быстрый ответ

Для исключения пустых записей в столбце MySQL можно сформировать такой запрос. Он исключит величины NULL и пустые строки. Учтите, что в запросе columnName следует заменить на реальное имя столбца.

SQL
Скопировать код
SELECT * FROM tableName WHERE columnName > '';

Данный простой запрос использует правило MySQL, которое считает пустую строку меньше любой другой строки. Это позволяет обойтись без необходимости явной проверки на NULL.

Разбираемся подробнее: Проверяем значения на отличие от нуля и NULL

Иногда возникает потребность обработать не просто пустые значения, но также и пробелы или значения NULL. Далее рассмотрим несколько способов справиться с этим:

Используем TRIM для удаления пробелов

Если столбец состоит только из пробелов, оператор > уже не поможет. В этом случае полезной окажется функция TRIM:

SQL
Скопировать код
SELECT * FROM tableName WHERE TRIM(columnName) > ''; -- Пробелы не смогут скрыться

Используем COALESCE для преобразования NULL в безопасные пустые строки

В пути SQL-разработчика часто встречаются NULL значения. Функция COALESCE поможет преобразовать их в безвредные пустые строки перед сравнением:

SQL
Скопировать код
SELECT * FROM tableName WHERE COALESCE(columnName, '') > ''; -- NULL значений больше не страшно благодаря COALESCE!

Используем LIKE для работы со шаблонами

Когда нам нужно изучить определенные шаблоны и при этом избежать пустых значений, применяем LIKE вместе с проверкой на непустое значение:

SQL
Скопировать код
SELECT * FROM tableName WHERE columnName LIKE 'pattern%' AND columnName > ''; -- Я предпочитаю видеть полные столбцы

Проверяем на неравенство с < >

Если нужно исключить ненужные значения в столбце, применим оператор <>:

SQL
Скопировать код
SELECT * FROM tableName WHERE columnName <> 'unwantedValue'; -- Прощай, 'unwantedValue'

Отметим, что при использовании этого подхода требуется учитывать возможность того, что unwantedValue может быть пустой строкой или NULL.

Визуализация

Можно представить столбец в MySQL как книжную полку:

Markdown
Скопировать код
Книжная полка (📚): [📘, 📗, 📕, 📒, 📙, "", 📔, "", 📖]

Запрашивая непустые книги, мы игнорируем пустые места, оставляя собой только лучшее:

Markdown
Скопировать код
Запрос 🧐: "SELECT ... WHERE column IS NOT NULL AND column != ''"

Результат 📚 -> [📘, 📗, 📕, 📒, 📙, 📔, 📖]

Мысленные пустые места исчезают, и наша книжная полка наполняется знаниями!

Улучшаем производительность и повышаем ясность

Важно не только получать ответы на вопросы, но также оптимизировать запросы и упрощать их чтение:

Применяем индексы

Не всегда стоит увлекаться использованием функций в условиях фильтрации – важно помнить об индексах. Вот наглядный пример:

SQL
Скопировать код
-- Относительно медленно
SELECT * FROM tableName WHERE TRIM(columnName) > '';

-- Скорость близкая к световой
SELECT * FROM tableName WHERE columnName > '' AND columnName NOT LIKE ' %'; -- Скорость имеет значение.

Читаемый код для улучшения поддержки

Код запросов должен быть четким и лаконичным, как хорошо поставленное стихотворение:

SQL
Скопировать код
SELECT
  column1,
  column2,
  ...
FROM
  tableName
WHERE
  columnName > ''
  AND columnName NOT LIKE ' %'
  AND columnName IS NOT NULL; -- Код как стихотворение

Выбор конкретных столбцов повышает производительность

Вместо SELECT * предпочтительнее выбирать только необходимые столбцы. Это помогает увеличить скорость выполнения и упростить понимание запроса:

SQL
Скопировать код
SELECT column1, column2 FROM tableName WHERE columnName > ''; -- Элегантность вместо '*'

Полезные материалы

  1. Инструкция SELECT в MySQL 8.0: руководствоофициальная документация SELECT в MySQL.
  2. Клаузула SQL WHEREучебник, описывающий использование WHERE для фильтрации данных в SQL.
  3. SQL: Условие IS NOT NULL — объяснение применения IS NOT NULL для выборки ненулевых значений в SQL.
  4. В чем разница между select count(*) и select count(any_non_null_column)?дискуссия на Stack Exchange об альтернативах нулевых значений при проверке.

Завершение

Навыки работы с SQL приобретаются с практикой. Надеюсь, мой ответ помог вам продвинуться в мастерстве. Если вам показалось полезным, оставьте лайк. 🚀

Счастливого программирования! 👩‍💻