数据库之!= OR <>

数据库中有两种比较运算符<> 和!= ,它们是不是相同的意思呢?

经过考证,它们的意思的确相同,而且相关人员推荐使用<>,因为那是98标准,可能支持的数据库要多一些,但是主流的数据库两个运算时都支持的。

tips:

1.  =some等价于 in运算

--teacher(ID varchar(10),salary numeric(5,0))
select * from teacher where salary=some (select salary from teacher)

--teacher(ID varchar(10),salary numeric(5,0))
select * from teacher where salary in (select salary from teacher)
以上两段代码的结果是相同的

2.****<>some 和not in 不相同****(画重点)

--teacher(ID varchar(10),salary numeric(5,0))
select * from teacher where salary<>some (select salary from teacher)

只要teacher中老师的工资不只一种,该语句返回所有老师的纪录

--teacher(ID varchar(10),salary numeric(5,0))
select * from teacher where salary not in (select salary from teacher)
以上语句返回空表,因为老师的工资必然在子查询之中(子查询表示老师工资的集合)---貌似废话

but why-----<>等价于!=也就是说,<>some 等价于!=some,即在外层查询条件的值,在内层查询之中存在与它不相等的值

例子:5<>some{0,1,5} 为真,因为存在0!=5

而5not in{0,1,5}为假,因为5在集合之中,存在5=5


好了不多说了,还不懂的童鞋可以留言交流



<think>好的,我现在需要回答用户关于SQL!=和<>运算符的区别及使用场景的问题。首先,我需要回顾之前提供的引用内容,确保准确无误地整合信息。 用户提到了四个引用,分别来自不同的来源。引用1指出在MySQL中<>和!=作用一致,但<>可读性较差,并提到<=>运算符。引用2讨论了<=>和<>的区别,指出<=>可以处理NULL值,而普通的=不能。引用3来自Hive,比较了!=和<>在不同数据类型下的表现,强调类型一致的重要性。引用4提到在MySQL中使用<>可能导致索引失效的情况,但用户测试发现DBeaver中非主键索引未失效,可能和具体实现或版本有关。 首先,我需要明确用户的问题:SQL!=和<>的区别及使用场景。根据引用1和2,两者在大多数情况下是等价的,但可读性方面!=更优。不过,不同数据库可能有差异,比如在Hive中类型不一致时两者都无法使用(引用3)。此外,引用4提到的索引失效问题需要注意,但用户指出这可能因工具或环境而异,需要谨慎处理。 接下来,我需要组织回答结构。通常,用户期望清晰的对比和实际示例。根据之前的回答模板,可以分为核心区别、注意事项、使用建议等部分。同时,需要引用提到的来源,比如在可读性部分引用[^1],处理NULL时引用[^2],类型问题引用[^3],索引问题引用[^4]。 需要注意的是,用户之前的问题中提到了Python和其他语言中的!=和<>,但现在聚焦于SQL,所以应集中讨论SQL环境。同时,用户可能关心何时使用哪个运算符更好,以及潜在的性能或兼容性问题。 可能遗漏的点:不同SQL方言的支持情况,比如某些数据库是否只支持其中一种。例如,引用1提到MySQL中两者等效,但其他数据库如PostgreSQLSQL Server是否也如此?根据常识,大多数SQL方言支持两者,但最好确认。不过用户提供的引用中没有提到其他数据库,所以可能不需要扩展,保持基于现有引用的回答。 另外,需要提到<=>运算符,如引用1和2所述,它在处理NULL时的特殊性。虽然用户主要问的是!=和<>,但<=>作为相关运算符也应简要说明,以提供完整信息。 最后,确保回答准确引用来源,并生成相关问题。例如,关于NULL安全比较、索引失效问题、类型一致性影响等,可以基于引用内容提出相关问题。</think>### SQL中`!=``<>`运算符的区别及使用场景 在 SQL 语言中,`!=`和`<>`均用于表示“不等于”的比较操作,但具体使用中需注意它们的**兼容性、可读性、性能影响**以及**特殊场景下的差异**。以下是详细对比: --- ### 一、核心区别 | 特性 | `!=` | `<>` | |------------------|----------------------|----------------------| | **语义** | 不等于 | 不等于 | | **功能等价性** | `<>`完全等价[^1] | `!=`完全等价[^1] | | **可读性** | 更直观(类似常见编程语言) | 部分开发者认为可读性较差[^1] | | **NULL 值处理** | 无法直接比较 `NULL` | 无法直接比较 `NULL` | --- ### 二、使用场景注意事项 #### 1. **通用场景** - **基本比较**:两者均可用于非`NULL`值的比较,例如筛选非汉族用户: ```sql SELECT * FROM user WHERE nation != "汉族"; -- 使用 != SELECT * FROM user WHERE nation <> "汉族"; -- 使用 <> ``` 两条语句结果完全一致[^1]。 #### 2. **特殊场景:NULL 值处理** - **`NULL`比较需谨慎**:两者均无法直接判断`NULL`,例如: ```sql -- 错误:无法筛选出 gender 为 NULL 的记录 SELECT * FROM user WHERE gender != "男"; SELECT * FROM user WHERE gender <> "男"; ``` 正确方式需使用 `IS NULL` 或 `<=>` 运算符: ```sql SELECT * FROM user WHERE gender IS NULL; -- 判断 NULL SELECT * FROM user WHERE NOT gender <=> "男"; -- 使用 NULL 安全比较[^2] ``` #### 3. **数据类型一致性** - **类型敏感**:在 Hive 等场景中,若字段类型不一致(如字符串数字),`!=`和`<>`均会报错[^3]。例如: ```sql -- Hive 中错误示例:字符串数字比较 SELECT * FROM table WHERE string_column != 123; SELECT * FROM table WHERE string_column <> 123; ``` 需统一类型后再比较: ```sql SELECT * FROM table WHERE string_column != CAST(123 AS STRING); ``` #### 4. **性能影响** - **索引失效风险**:在 MySQL 中,使用`!=`或`<>`可能导致非主键索引失效,但实际效果取决于具体实现和工具(如 DBeaver 中可能不失效)[^4]。建议对高频查询字段避免过度使用。 --- ### 三、使用建议 1. **优先选择`!=`**: 现代 SQL 代码中更推荐`!=`,因其可读性更高且符合多数编程习惯[^1]。 2. **兼容旧代码时用`<>`**: 若维护遗留系统或特定数据库(如部分旧版本 SQL 方言),可沿用`<>`。 3. **处理`NULL`时用`<=>`**: 需同时处理`NULL`和非`NULL`值时,使用 `<=>`(NULL 安全比较)更高效[^2]。 --- ### 四、典型错误示例 ```sql -- 错误:无法筛选 NULL SELECT * FROM orders WHERE status <> "completed"; -- 正确:补充 NULL 判断 SELECT * FROM orders WHERE status != "completed" OR status IS NULL; -- 错误:类型不匹配(Hive) SELECT * FROM logs WHERE user_id != "1001"; -- user_id 为整型 -- 正确:类型转换 SELECT * FROM logs WHERE user_id != CAST("1001" AS INT); ``` ---
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