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NULL值处理是应用开发人员最容易出错误的地方，主要的原因是大家习惯使用二元的布尔逻辑来思考判断，而数据库对于NULL值的处理逻辑是三值逻辑。事实上，数据库优化器中缺陷最多的其实也是和NULL值处理相关的逻辑。即使是有着几十年历史的DB2/Teradata等成熟的数据库软件，仍然有超过20%的缺陷和NULL处理相关。
本文深度解析NULL值陷阱出现的根本原因，总结了简单有效的判断逻辑；同时针对日常开发中四种常见陷阱，解释其适用条件及解决方案；最后介绍了PawSQL中和NULL值处理相关的优化规则及其实现原理。看完本篇文章，解决关于NULL值处理的所有疑问。
TPCH (TPC Benchmark H) 是一项针对决策支持系统的数据库基准测试。它由TPC (Transaction Processing Performance Council) 于1994年首次发布。TPCH测试由一组22个复杂的业务查询和若干数据维护查询组成,用于衡量关系数据库管理系统在复杂的分析查询下的性能。这些查询模拟了一个批发供应商的数据仓库中的真实查询,涵盖订单分析、供应链管理、部分销售分析等方面。数据库厂商会使用TPCH测试自己产品,评估不同服务器、存储配置、并行处理、资源调度对数据库性能的影响。
本文将在硬件配置、数据库参数保持不变的情况下，仅仅从查询重写和索引推荐的角度，评估PawSQL的优化建议对于TPCH测试集的性能提升作用。
执行计划(Execution Plan)是数据库在执行SQL查询时内部生成的执行策略，它描述了SQL在数据库内部是如何一步一步执行的，是进行诊断SQL性能问题和进行调优的重要依据。随着数据库应用处理复杂度的提高，SQL执行计划也随着SQL也变得越来越复杂。依赖纯文本的执行计划分析阅读难度大，难以把握整体执行计划、定位关键路径及瓶颈，给DBA的性能优化工作带来很大挑战。
执行计划可视化工具直观地将执行计划以流程图形式呈现，清晰展示计划结构，使用视觉元素突出显示关键操作和路径，同时关联SQL语句源码，整合多方面信息进行综合分析。这样可以极大地提高DBA读懂和分析执行计划的效率，快速定位性能瓶颈，针对SQL或索引进行精准优化。