SQL 中的 NULL 终极指南：从三值逻辑到 2026 年 AI 辅助的数据治理

作为开发者，我们在日常的数据库操作中，经常会遇到一种特殊的“值”，它既不是 0，也不是空字符串，更不是任何具体的数据，它就是 NULL。在处理缺失数据、数据清洗以及报表生成时，NULL 是一个无法绕开的话题。很多初学者甚至是有经验的开发者，常常因为误解 NULL 的含义而导致查询结果不符合预期。特别是在 2026 年这个数据量爆炸、AI 辅助编程普及的时代，理解 NULL 的深层逻辑对于我们构建健壮的数据模型至关重要。

在本文中，我们将深入探讨 SQL 中 NULL 值的本质。我们将一起学习什么是 NULL，为什么它如此特殊，以及如何使用 INLINECODEc22450f4 和 INLINECODE240b9eeb 来精准筛选数据。我们还将分享一些实战中的最佳实践、常见的陷阱以及性能优化的建议，最后结合 2026 年的 AI 编程趋势，看看我们如何利用现代工具规避 NULL 相关的错误。

什么是 SQL 中的 NULL？

在 SQL 的世界里，NULL 并不是一个值，而是一个标记，用来表示数据的缺失或未知。理解这一点至关重要：它并不意味着“没有”，也不意味着“零”。

1. NULL 与零（0）或空字符串的区别

这是一个最容易混淆的地方。让我们来明确一下：

• 零（0）：是一个确切的数字。如果你我的账户余额是 0，这意味着余额确实为“零”，而不是“未知”。
• 空字符串（‘‘）：是一个确切的字符串，虽然它的长度为零，但它依然是一个存在的值（比如某人没有填中间名，我们可以存一个空字符串）。
• NULL：表示“不知道”或“不存在”。例如，你在注册网站时，某些非必填项（如“备用电话”）如果你没有填，数据库里存的通常就是 NULL，这表示我们不知道这个信息。

2. NULL 的特殊性：三值逻辑

当你试图在 SQL 中对 NULL 进行比较时，事情会变得稍微复杂一点。在标准的布尔逻辑中，只有 TRUE 和 FALSE。但在 SQL 中，引入 NULL 后，我们有了三值逻辑：TRUE、FALSE 和 UNKNOWN。

这就导致了以下情况：

• INLINECODE139bf3cf 的结果不是 INLINECODE9f2b6e85，而是 INLINECODE5e373425（或者说是 INLINECODE45fadc2e）。
• INLINECODE77e1ddf2 的结果也不是 INLINECODEb4914148，而是 NULL。

为什么这很重要？

这意味着你不能使用标准的 INLINECODE71b52c66、INLINECODE56795cd1 或 INLINECODE750dc2fe 运算符来查找 NULL 值。如果你写了 INLINECODE9bfd63d0，数据库会迷茫地告诉你“我不知道是不是”，因为它无法确定一个未知的值是否等于另一个未知的值。

为了处理这种情况，SQL 专门为我们提供了两个关键字：INLINECODE8146702e 和 INLINECODEb29dc0a0。

实战准备：我们的测试数据

为了演示如何处理 NULL 值，让我们假设我们在管理一个公司的员工系统。我们有一个名为 department 的表，里面记录了员工的名字和薪水信息。值得注意的是，有些员工的薪水尚未确定（例如实习生或尚未定岗的员工），因此在数据库中这些字段的值为 NULL。

表结构：department

Employee_Name

:—

Alice

Bob

Charlie

David

(注：Charlie 的工资是 0，意味着可能他在无薪试用期；而 Bob 和 David 的工资是 NULL，意味着尚未录入。)

场景一：查找包含 NULL 的行 (使用 IS NULL)

假设 HR 部门要求你提供一份“所有尚未确定薪水的员工名单”。这就需要我们从数据库中筛选出 Salary 列为 NULL 的记录。

1. 为什么不能用 = NULL？

很多新手（甚至老手）下意识地会写出这样的 SQL：

-- ❌ 错误的写法：这将不会返回任何结果！
SELECT * FROM department WHERE salary = NULL;

正如我们前面提到的，因为 NULL 代表未知，NULL = NULL 的结果是 Unknown（在 WHERE 子句中被视为 False），所以这条查询会返回空结果。

2. 正确的语法：IS NULL

要查找缺失数据，我们必须使用 IS NULL 谓词。这是 SQL 标准规定的专门用于检测 NULL 的方式。

-- ✅ 正确的写法：查找薪水未知的员工
SELECT * 
FROM department 
WHERE salary IS NULL;

代码解析：

• SELECT *: 选择所有列，方便我们查看员工的所有信息。
• FROM department: 指定查询的表。
• INLINECODEb10bb1b2: 这是核心部分。它告诉数据库：“请把所有 INLINECODE7dc737d5 列的状态确实为 NULL 的行找出来。”

查询结果：

Employee_Name

:—

Bob

David

实用场景：

这个查询在数据清洗中非常有用。比如，你可以快速发现哪些数据缺失了，从而联系相关部门补全信息。

场景二：排除 NULL 的行 (使用 IS NOT NULL)

现在，需求变了。财务部门需要计算工资总额，他们只需要“已经确定薪水的员工”。实习生（工资为 NULL）不应该被计入。

这就需要用到 IS NOT NULL。

1. 为什么不能用 INLINECODE1a07a616 或 INLINECODEcb09f7cd？

同样的道理，试图用 INLINECODE94d4ef64 来排除 NULL 值是无效的。因为 INLINECODEcc64cf59 的结果也不是 TRUE，而是 NULL。所以，数据库依然会因为逻辑判断为“未知”而跳过这些行。

2. 正确的语法：IS NOT NULL

-- ✅ 正确的写法：只查找有明确薪水的员工
SELECT * 
FROM department 
WHERE salary IS NOT NULL;

代码解析：

• 这个条件会过滤掉所有 salary 列包含 NULL 值的记录。
• 值得注意的是，它会包含工资为 INLINECODE9623c895 的员工（如 Charlie），因为 INLINECODE4ffcf351 是一个有效的已知值，不同于 NULL。

查询结果：

Employee_Name

:—

Alice

Charlie

实用见解：

在使用聚合函数（如 INLINECODEba7d9487, INLINECODE379dd9be）时，理解这一点尤为重要。SQL 的聚合函数通常会自动忽略 NULL 值，但在某些 JOIN 操作或过滤场景下，显式地加上 IS NOT NULL 可以让你的意图更清晰，也能避免意想不到的数据泄露。

进阶技巧：NULL 在计算和连接中的行为

仅仅会查找 NULL 是不够的。在实际开发中，NULL 经常会在数据处理过程中引发“连锁反应”。

1. NULL 与算术运算

任何数值与 NULL 进行加、减、乘、除运算，结果都是 NULL。这被称为“NULL 的传播性”。

-- 假设我们要计算年终奖：Salary * 1.1
SELECT 
    Employee_Name, 
    Salary * 1.1 AS Bonus
FROM department;

结果预测：
Alice: 5000 1.1 = 5500
Bob: NULL 1.1 = NULL
Charlie: 0 1.1 = 0
解决方案：使用 COALESCE 或 IFNULL

如果你希望 NULL 在计算时被当作 0 处理（即 Bob 的 Bonus 为 0），你需要使用 COALESCE 函数将 NULL 转换为 0：

SELECT 
    Employee_Name, 
    COALESCE(Salary, 0) * 1.1 AS Bonus
FROM department;

这样，Bob 的奖金就会显示为 0，而不是 NULL。

2. NULL 与字符串拼接

在很多数据库（如 MySQL, Oracle）中，如果你将一个字符串与 NULL 拼接，结果可能会变成 NULL。

-- 尝试生成全名
SELECT 
    ‘Employee: ‘ || Employee_Name || ‘, Salary: ‘ || Salary AS Report
FROM department;

如果 Salary 是 NULL，整行字符串可能会变成 NULL。为了防止这种情况，我们同样建议使用 COALESCE 将 NULL 转换为空字符串或占位符：

SELECT 
    ‘Employee: ‘ || Employee_Name || ‘, Salary: ‘ || COALESCE(CAST(Salary AS VARCHAR), ‘Not Disclosed‘) AS Report
FROM department;

深度实战：企业级数据清洗与容错处理

在我们最近的一个企业级客户数据管理（CDP）项目中，我们遇到了极其复杂的数据源问题。不同的上游系统对于“空值”的定义完全不同：有的传空字符串，有的传 NULL，有的甚至传字符串形式的 "NULL"。这时候，简单的 IS NULL 已经不够用了。我们需要构建一个标准化的数据清洗流水线。

1. 处理“脏”数据的标准化策略

在 2026 年，我们强烈建议在数据库接入层（或在 ETL 过程中）建立统一的清洗规则。我们通常会在 INLINECODE5fc13248 时结合 INLINECODEebd1b25e 和 COALESCE 来进行防御性编程。

场景： 假设上游系统有时候会传入空字符串 ‘‘ 代替 NULL，而我们的业务逻辑希望将这两种情况都视为“缺失”。

-- ⚠️ 传统写法：只能处理 NULL
SELECT * FROM users WHERE phone IS NULL;

-- ✅ 2026 最佳实践：同时处理 NULL 和空字符串
SELECT 
    id, 
    name,
    -- 将空字符串转为 NULL，统一后续处理逻辑
    NULLIF(phone, ‘‘) as phone_cleaned
FROM users;

在这个例子中，INLINECODE210e0359 会检查 INLINECODEee261cf0 是否为空字符串，如果是，它就返回 NULL。这样，我们在后续的逻辑中只需要判断 IS NULL 即可，大大简化了代码复杂度。

2. 复杂报表中的 DEFAULT 值处理

在生成前端所需的 JSON 报表时，我们不希望返回 null 导致前端图表渲染报错。我们可以在 SQL 查询层面就处理好默认值。

SELECT 
    product_name,
    -- 如果库存为 NULL，默认显示为 0（避免前端出现 null）
    COALESCE(stock_quantity, 0) as stock_display,
    -- 如果折扣为 NULL，默认显示为 1.0（即无折扣）
    COALESCE(discount_rate, 1.0) as discount_applied
FROM products;

代码解析：

• COALESCE 接受多个参数，返回第一个非 NULL 的值。
• 这种做法将数据补齐的逻辑从后端业务代码下沉到了 SQL 层，减少了网络传输的数据转换开销，提升了整体性能。

2026 前瞻：AI 辅助下的 NULL 处理与陷阱规避

随着 Cursor、Windsurf 等AI IDE 的普及，Vibe Coding（氛围编程） 让我们写代码的方式发生了改变。但在处理 SQL 的 NULL 这种“反直觉”的逻辑时，AI 也会经常犯错。让我们聊聊如何利用 AI 并保持警惕。

1. 常见错误：NOT IN 与 NULL 的致命陷阱

这是一个非常经典且危险的陷阱，即使是 AI 生成的代码也经常忽略这一点。假设我们想找出“不在某个特定列表中”的员工。

-- 假设子查询 (2, NULL) 包含 NULL
-- ⚠️ 危险的写法（AI 有时会生成这种代码）
SELECT * FROM department 
WHERE ID NOT IN (2, NULL);

你可能会期望返回 ID 为 1, 3, 4 的行。但实际上，这条查询会返回空结果！

原因：

SQL 对 INLINECODE878e1cf1 的处理逻辑类似于 INLINECODE38cfc0fa。当列表中有 NULL 时，数据库会进行如下逻辑判断：

• 1 != 2 (TRUE) AND 1 != NULL (UNKNOWN) -> 结果为 UNKNOWN (不满足 WHERE)
• 3 != 2 (TRUE) AND 3 != NULL (UNKNOWN) -> 结果为 UNKNOWN

因为所有行在遇到 != NULL 时都变成了 UNKNOWN，所以没有行被返回。这是一个极其隐蔽的 Bug，往往在数据量变大、子查询出现 NULL 时才会爆发。

最佳实践：

使用 INLINECODE725256ea 代替 INLINECODEc41e8e1d，或者确保子查询中没有 NULL 值。在使用 AI 辅助编程时，如果你看到了 NOT IN，一定要像条件反射一样检查子查询是否可能包含 NULL。

-- ✅ 安全的写法（推荐给 AI 这样写）
SELECT * FROM department d
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM target_list t WHERE t.ID = d.ID);

NOT EXISTS 不会受到 NULL 的影响，它只检查匹配行的存在性，逻辑更加安全。

2. AI 协作模式下的代码审查

在我们使用 Cursor 等 AI 工具生成 SQL 查询时，我们建议在 Prompt 中显式加入关于 NULL 的约束。例如，我们可以这样与 AI 结对编程：

> “请帮我写一个查询找出没有订单的客户。注意：订单表中可能会有日期为 NULL 的记录，请确保使用 LEFT JOIN … WHERE … IS NULL 的写法，避免使用 NOT IN。”

通过显式地说明 NULL 的处理策略，我们可以利用 AI 的速度，同时保留人类对边界情况的控制权。

常见错误与最佳实践总结

在处理 NULL 时，我们也总结了一些开发者容易踩的“坑”以及相应的优化建议。

1. 性能优化建议

• 索引与 NULL：在大多数现代数据库（如 MySQL 的 InnoDB, PostgreSQL, SQL Server）中，NULL 值是可以被索引的。这意味着 WHERE col IS NULL 也可以利用索引来加速查询，并不一定会导致全表扫描。因此，不要因为“怕慢”而避免使用 NULL。
• 存储空间：在某些数据库中，使用 NULL 作为默认值实际上可以节省存储空间，因为 NULL 通常不占用实际的数据存储空间（除了位图标记）。

结论

NULL 是 SQL 中一个既强大又容易让人困惑的特性。它不是“无”，而是“未知”。掌握 NULL 的处理——从基础的 INLINECODE99bdcfa4 / INLINECODE2efd8ca2 判断，到复杂计算中的 INLINECODE0166365a 处理，再到避开 INLINECODE43f392b5 子查询的陷阱——是每个数据库开发者从入门走向精通的必经之路。

通过本文的探讨，我们不仅学习了如何查询 NULL 数据，还深入了解了它对逻辑判断和计算的影响，并结合 2026 年的技术视角，探讨了在企业级开发和 AI 辅助编程中的应对策略。在你的下一个项目中，当你再次遇到空白字段时，希望你能自信地使用这些技巧，编写出更健壮、更精准的 SQL 查询。继续探索吧，数据的世界里还有更多奥秘等待你去发现！