No contexto de bancos de dados relacionais, um valor nulo é um marcador especial que indica a ausência de qualquer valor ou dado em uma determinada coluna de uma tabela de banco de dados. Representa uma informação ausente, desconhecida ou inaplicável e não deve ser confundida com um zero ou uma string vazia, que são valores reais. Valores nulos são um conceito essencial em bancos de dados relacionais, projetados para melhorar a consistência e manter a integridade dos dados.
A importância de um valor nulo remonta aos primórdios dos sistemas de banco de dados, quando o modelo relacional foi introduzido pelo Dr. Edgar F. Codd em 1970. O modelo relacional é baseado no princípio da lógica de predicados de primeira ordem, que é essencialmente um método formal para representar relações entre valores. Em bancos de dados relacionais, um valor nulo pode ser considerado como tendo um "valor verdade desconhecido" para uma determinada coluna em uma linha específica. Isto significa que quando um valor nulo é encontrado, não está claro se a ausência de dados é deliberada ou se é apenas desconhecida no momento.
Normalmente, os bancos de dados relacionais usam diversas estratégias para acomodar e gerenciar valores nulos. Por exemplo, o padrão SQL e muitos sistemas populares de gerenciamento de banco de dados (SGBD) suportam a palavra-chave NULL, que denota explicitamente a presença de um valor nulo em uma determinada coluna. Além disso, as definições de esquema geralmente especificam se uma coluna deve aceitar valores nulos ou não, usando restrições como NOT NULL ou permitindo NULL por padrão. Ao projetar um esquema de banco de dados, os desenvolvedores precisam tomar uma decisão consciente sobre se e como usar valores nulos em seu modelo de dados, considerando fatores como normalização, consistência de dados e necessidades de relatórios.
Gerenciar e trabalhar com valores nulos apresenta desafios únicos nas operações de banco de dados. Por exemplo, ao consultar dados, valores nulos podem levar a resultados inesperados e exigir consideração especial durante a filtragem, classificação e agregação de dados. No SQL, os valores nulos são tratados de maneira diferente dos valores conhecidos e, portanto, a palavra-chave NULL é usada em vários contextos, incluindo comparações, expressões e funções. Para lidar com valores nulos de maneira eficaz, o SQL inclui recursos específicos, como os operadores IS NULL e IS NOT NULL, a função COALESCE e a função NULLIF, entre outros.
Como AppMaster é uma plataforma no-code que permite aos usuários criar visualmente modelos de dados para aplicativos backend, compreender os valores nulos torna-se vital ao criar, atualizar e consultar bancos de dados relacionais. Quando um usuário AppMaster projeta um esquema de banco de dados com colunas que podem conter dados ausentes ou desconhecidos, ele tem a opção de definir essas colunas para aceitar valores nulos. Ao fazer isso, os aplicativos backend gerados suportarão valores nulos nessas colunas, proporcionando flexibilidade e acomodando vários cenários de dados.
Por exemplo, considere um usuário AppMaster criando uma plataforma de compras online. Eles podem ter uma tabela armazenando informações sobre análises de produtos, com colunas como reviewer_name, rating e review_text. Nesse caso, pode ser razoável permitir valores nulos na coluna review_text, pois alguns clientes podem optar por deixar uma avaliação sem escrever uma avaliação real. A presença de valores nulos na coluna review_text indicaria que nenhuma revisão foi fornecida.
A plataforma no-code do AppMaster, combinada com seus poderosos recursos para gerar e implantar aplicativos usando as tecnologias mais recentes, permite que os usuários gerenciem e manipulem com eficiência bancos de dados relacionais em seus projetos. Com o suporte integrado para lidar com valores nulos, AppMaster garante que os usuários possam criar aplicativos com gerenciamento de dados consistente, preciso e significativo que atenda aos seus requisitos específicos. Ao aproveitar o poder dos valores nulos, AppMaster permite que os usuários liberem todo o potencial dos bancos de dados relacionais e forneçam aplicativos de alta qualidade em uma fração do tempo e do custo em comparação com os métodos tradicionais.
