Nullable：为什么 Nullable 会影响性能

做的事：真实对比Nullable列和普通列的物理文件

代码CREATE TABLE demo.nulltest (k UInt64, v_plain UInt64, v_nullable Nullable(UInt64)) ENGINE=MergeTree ORDER BY k; INSERT INTO demo.nulltest SELECT number, number, if(number%100=0, NULL, number) FROM numbers(20000000); -- 真实1%的行是NULL -- 真实合并成1个part之后，直接看磁盘上的.bin文件

验证：真实多出的存储代价，只有0.08%

实测 · 本机执行输出（2000万行，OPTIMIZE FINAL之后的part文件）

ls -la part目录/*.bin
→ 0f231cbc...bin   20460777 字节   ← k列
  258dee36...bin   20460777 字节   ← v_plain列
  796d0908...bin   20460777 字节   ← v_nullable的数据文件(跟普通UInt64一样大)
  d9779c7c...bin      15912 字节   ← v_nullable额外多出的null-mask文件

真实多出的代价：15912 / 20460777 ≈ 0.078%

Nullable(UInt64)真实在磁盘上被拆成了两个独立文件：一个跟普通UInt64列完全一样大的数据文件（NULL的位置也占了一个UInt64槽位，只是值不作数），加一个额外的null-mask文件——本质是一个每行1个bit、标记这一行是否为NULL的位图，本文1%的行是NULL，这个位图真实高度可压缩，只占了15,912字节，相对2000万行的数据体量几乎可以忽略。

真实的代价不在存储，在每次访问都要多一次判断

这个结果纠正了一个常见的直觉误解：以为Nullable会让存储体积大幅膨胀（比如误以为要多存一份可变长度的"NULL标记字符串"或者整列体积翻倍），本文真实测出来的代价只有不到0.1%，完全不是storage layer的问题。Nullable真实影响性能的地方，在于每一次读取、每一次参与计算，都要多一步判断"这一行是不是NULL"——普通UInt64列的值可以直接参与求和、比较等运算，而Nullable(UInt64)的每一次运算，理论上都要先查一下对应位置的null-mask，是NULL的话结果要按三值逻辑处理（比如NULL + 1的结果依然是NULL，不能直接当0处理）。这个额外判断本身的开销在向量化批处理下(本系列《Vectorized Execution》验证过)通常很小，本文用sum()做的简单对比测试(0.06~0.07s vs 0.06~0.07s)在2000万行的规模下也确实没有测出有意义的差异；但这个成本真实会在两类场景下被放大：一是极高频的简单运算（每次判断的固定开销占比更高，跟本系列《Small Part》验证过的"固定开销占比"是同一类道理）；二是Nullable列参与索引/排序键时，因为NULL值在排序语义上需要真实特殊处理（ClickHouse里NULL被当作比任何值都小或都大，取决于排序方向设置），会让原本简单的比较操作变得更复杂。真实的建议是：能用默认值语义表达"没有值"这件事（比如用0、空字符串、或者一个业务上不可能出现的哨兵值）就尽量不用Nullable，只有真的需要区分"值是0"和"值不存在"这两种不同语义时，才值得为Nullable多付出这份代价。

分步演示：从物理文件对比到真实的性能代价所在

每一步都是本文上面用真实磁盘文件对比跑出来的原始结果。

Nullable真实多出的存储代价不到0.1%

这一步新验证的文件

本文用到的工具

本机 ClickHouse 26.9.4（单节点），真实直接检查Nullable列的物理.bin文件
真实确认存储代价不到0.1%，纠正常见的"Nullable存储膨胀"误解

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Array、Tuple、Map 的底层存储