在SQL中，
NOT操作符的核心作用，说白了，就是把一个条件的“真”变成“假”，把“假”变成“真”。它就像一个逻辑上的“反转开关”，让你能精确地筛选出那些不符合特定要求的数据，而不是去关注符合条件的。当你需要排除某些情况，或者想找出“除了这些以外”的所有记录时，
NOT就显得尤为重要。
解决方案
要使用
NOT否定查询条件，最直接的方式就是将其放在你想要否定的条件表达式之前。这通常会结合
WHERE子句来实现，当然，它也可以用在其他需要布尔表达式的地方，比如
HAVING子句。
最常见的几种用法包括：
-
否定相等性或不相等性： 虽然我们有
!=
或<>
来表示不等于，但NOT
可以配合=
来表达“不等于”，例如WHERE NOT (column = value)
。但通常我们会直接用!=
或<>
，因为更简洁。 -
否定空值检查：
WHERE NOT (column IS NULL)
，这等同于WHERE column IS NOT NULL
。后者是更常用的写法，因为它更直观。 -
否定模式匹配：
WHERE NOT (column LIKE 'pattern%')
。这会找出那些不以pattern
开头的字符串。 -
否定集合成员：
WHERE NOT (column IN (value1, value2))
。这会找出column
的值不在指定列表中的所有记录。 -
否定范围：
WHERE NOT (column BETWEEN value1 AND value2)
。这会找出column
的值不在指定范围内的记录。 -
否定子查询结果：
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM another_table WHERE ...)
。这会找出那些在另一个表中找不到匹配记录的行。
示例：
假设我们有一个
products表，里面有
product_name和
price字段。
-- 找出价格不为空的产品
SELECT product_name, price
FROM products
WHERE NOT (price IS NULL);
-- 找出产品名称不以'Apple'开头的，或者不包含'Pro'的产品
SELECT product_name
FROM products
WHERE NOT (product_name LIKE 'Apple%' OR product_name LIKE '%Pro%');
-- 找出价格不在100到500之间的产品
SELECT product_name, price
FROM products
WHERE NOT (price BETWEEN 100 AND 500);
-- 找出除了'Laptop'和'Mouse'之外的所有产品
SELECT product_name
FROM products
WHERE NOT (product_name IN ('Laptop', 'Mouse'));你看，
NOT就是这么直接，它把你的“想要”变成了“不想要”。
NOT
操作符在SQL查询中的常见应用场景有哪些？
在我日常写SQL的时候，
NOT操作符简直是我的得力助手，尤其是在需要做“排除法”的时候。我觉得它最常见的应用场景，往往都围绕着几种核心的排除需求。
首先，最直观的就是排除特定值或集合。比如，你有一批订单数据，想找出除了“已取消”和“已完成”状态之外的所有订单，这时候
NOT IN ('已取消', '已完成')就非常方便。如果只是排除一个值，NOT (status = '已取消')当然可以，但我们通常会写成
status != '已取消'，更简洁。不过，一旦要排除多个，
NOT IN的优势就体现出来了，比写一堆
AND status != ...要清晰得多。
其次，是排除空值。虽然我们有
IS NOT NULL，但本质上它就是
NOT (column IS NULL)的简写。在数据清洗或者报表生成时，很多时候我们不希望看到那些关键信息缺失的记录，比如地址为空的客户，或者电话号码为空的联系人。这时候，
WHERE column IS NOT NULL（即
NOT (column IS NULL)）就成了标配。
再来，排除不符合特定模式的字符串。如果你在处理文本数据，比如产品描述或者用户评论，想找出那些不包含某个关键词，或者不以某个前缀开头的记录，
NOT LIKE就派上用场了。比如，我需要找出所有不是以“优惠券”开头的营销邮件，
WHERE email_subject NOT LIKE '优惠券%'，一目了然。
还有就是排除特定范围的数据。比如，我想找出那些年龄不在18到60岁之间的用户，
WHERE age NOT BETWEEN 18 AND 60。这在做用户画像分析或者数据分层时，非常实用。
最后，也是我觉得最强大、但也最容易让人犯迷糊的，是基于子查询结果的排除。
NOT EXISTS或
NOT IN (subquery)。当你想找出那些在另一个表中没有对应记录的数据时，它们就显得不可或缺。举个例子，我想找出那些从来没有下过订单的客户，那么我就可以用
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM orders WHERE orders.customer_id = customers.id)。这种场景下的
NOT，往往能解决一些更复杂的业务逻辑问题。
总的来说，
NOT的出现，让我们的查询逻辑变得更加灵活，它提供了一种“反向思考”的工具，有时候从“不想要什么”的角度去定义条件，反而比从“想要什么”的角度更容易、更清晰。
NOT
与!=
或<>
有什么区别，何时应该使用它们？
这个问题我经常被问到，也看到不少初学者在这里犯迷糊。说白了，
!=和
<>是用来表示“不等于”的，它们俩在功能上几乎是完全等价的，具体用哪个取决于你使用的SQL方言（比如SQL Server倾向于
<>，MySQL和PostgreSQL两者都支持，
!=更常见）。它们就是为了否定一个简单的等值比较而生。
而
NOT则是一个逻辑操作符，它的能力远不止于“不等于”。
NOT可以否定任何一个布尔表达式，也就是说，任何一个结果为真或假的条件，前面都可以加上
NOT来反转它的结果。
举个例子你就明白了：
-
!=
或<>
： 只能用于比较，比如price != 100
（价格不等于100）。你不能写NOT price
，那是语法错误。 -
NOT
： 它可以否定一个复杂的条件，比如NOT (price > 100 AND stock_quantity < 10)
（价格不大于100或者库存不小于10）。它也可以否定IS NULL
，LIKE
，IN
，BETWEEN
，甚至EXISTS
这样的操作符。
那么，何时应该使用它们呢？
我的经验是，如果你只是简单地想表达“不等于某个值”，那么
!=或
<>是你的首选，因为它更简洁，也更符合直觉。比如：
-- 找出产品ID不等于100的产品 SELECT * FROM products WHERE product_id != 100; -- 或者 SELECT * FROM products WHERE product_id <> 100;
这种情况下，用
NOT (product_id = 100)当然也行，但显得有点啰嗦，不是吗？
然而，当你的否定需求变得复杂，或者你需要否定除了等值比较之外的任何条件时，
NOT就是不可替代的了。
-
否定空值：
WHERE NOT (email IS NULL)
或者更常用的WHERE email IS NOT NULL
。 -
否定模式匹配：
WHERE NOT (product_name LIKE '%限定版%')
。 -
否定集合：
WHERE NOT (category IN ('电子产品', '图书'))。 -
否定范围：
WHERE NOT (order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31')
。 -
否定多个逻辑组合：
WHERE NOT (status = '已完成' OR amount < 50)
。这里NOT
会把整个括号里的条件反转。
所以，总结一下：
!=和
<>是
NOT在特定场景（否定等值比较）下的快捷方式。在其他更广泛的否定场景中，
NOT才是那个真正拥有“反转乾坤”能力的通用逻辑操作符。理解它们的区别和适用场景，能让你写出更准确、更高效的SQL查询。
在使用NOT
进行复杂条件否定时，有哪些需要注意的陷阱或最佳实践？
用
NOT来否定复杂条件，确实是SQL查询中一个很有意思也很有挑战的部分。我个人在写这类查询时，没少踩坑，也总结了一些心得。它不像看起来那么简单，尤其是在涉及
NULL和多重逻辑组合时。
首先，也是最最重要的一点：括号是你的救星！ 很多人在用
NOT否定多个条件组合时，会忘记或者错误地使用括号。记住，
NOT的优先级很高，它只会否定紧随其后的那个“最小”的表达式。
比如：
WHERE NOT condition_A AND condition_B
：这会被解析为WHERE (NOT condition_A) AND condition_B
。它只否定了condition_A
，然后用AND
连接condition_B
。- 如果你想否定整个组合条件，比如“不是A并且不是B”，你应该写成
WHERE NOT (condition_A AND condition_B)
。这和WHERE NOT condition_A OR NOT condition_B
是等价的（德摩根定律）。
这个细节，我见过太多次导致查询结果不符合预期的案例了，通常都是因为括号没用对。
其次，NULL
值的行为是个大陷阱。这是SQL中一个非常独特的点。在SQL里，
NULL表示“未知”，任何与
NULL的比较（除了
IS NULL或
IS NOT NULL）结果都是
UNKNOWN，而不是
TRUE或
FALSE。而
WHERE子句只返回
TRUE的记录。
这意味着什么呢？
WHERE NOT (column = 'value')
：这条语句会排除column
等于'value'的记录。但是，它不会包含column
是NULL
的记录！因为column = 'value'
对于NULL
来说是UNKNOWN
，NOT UNKNOWN
还是UNKNOWN
，所以这些行不会被返回。- 如果你想排除某个值，同时包含
NULL
值，你可能需要写成WHERE column != 'value' OR column IS NULL
。 - 如果你想排除某个值，并且也排除
NULL
值，那么WHERE NOT (column = 'value') AND column IS NOT NULL
会更准确，或者直接用WHERE column != 'value'
（因为!=
本身就排除了NULL
）。
这个
NULL的“顽固”特性，真的让人头疼，但理解它至关重要。
再者，性能考量。虽然现代SQL优化器已经非常智能了，但在某些情况下，使用
NOT可能会导致查询无法有效利用索引。比如，
WHERE NOT column LIKE 'prefix%'这样的条件，可能无法走上
column上的索引，因为它需要扫描所有不匹配的行。而如果你能把条件转换为“正向”的（比如，如果知道所有可能的非匹配模式，虽然这通常不现实），有时能获得更好的性能。不过，这通常是高级优化范畴了，对于大多数日常查询，不用过度担心。
最后，从可读性的角度来说，过度嵌套的
NOT或者过于复杂的否定逻辑，会让你的SQL查询变得非常难以理解和维护。我个人建议，如果一个
NOT条件让你自己都觉得绕，那么尝试用德摩根定律（
NOT (A AND B)等价于
NOT A OR NOT B；
NOT (A OR B)等价于
NOT A AND NOT B）去重写它，或者干脆把逻辑拆解成多个步骤（比如使用CTE或子查询），往往能让代码更清晰。有时候，换个角度，从“我要什么”而不是“我不要什么”来思考问题，也能简化逻辑。
掌握这些，你在使用
NOT进行复杂条件否定时，会少走很多弯路。
