NOT LIKE 是 LIKE 的逻辑否定，必须配合通配符（如 %、_）使用；单独写 NOT LIKE 'str' 等价于 != 'str' 但语义模糊，应避免；它不匹配 NULL（返回 UNKNOWN 而被 WHERE 过滤），需显式处理；多数形式无法走索引，性能差。
NOT LIKE 语法结构和基础用法
直接写 NOT LIKE 就行，它不是独立函数，而是 LIKE 的逻辑否定，必须配合通配符使用。不加通配符（比如写成 WHERE name NOT LIKE 'John'）等价于 != 'John'，但语义模糊、易误解，应避免。
常见错误是漏掉通配符却以为在做“模糊排除”，结果查出大量意外数据。正确写法必须明确意图：想排除以某前缀开头？用 NOT LIKE 'prefix%'；排除含某子串？用 NOT LIKE '%substring%'；排除以某后缀结尾？用 NOT LIKE '%suffix'。
-
NOT LIKE 'A%'排除所有以 A 开头的记录 -
NOT LIKE '%test%'排除所有字段中包含 test 的记录 -
NOT LIKE '%_tmp'（下划线是单字符通配符）排除以任意单字符 + tmp 结尾的记录
NULL 值会让 NOT LIKE 返回 UNKNOWN 而非 TRUE
这是最容易被忽略的坑：当字段为 NULL 时，column NOT LIKE '%abc%' 的结果既不是 TRUE 也不是 FALSE，而是 UNKNOWN，而 SQL 的 WHERE 子句只保留计算结果为 TRUE 的行 —— 所以 NULL 记录默认被过滤掉，哪怕你本意是保留它们。
如果业务上需要保留 NULL，必须显式处理：
- 用
OR column IS NULL补充条件：WHERE column NOT LIKE '%bad%' OR column IS NULL - 用
COALESCE转换空值：WHERE COALESCE(column, '') NOT LIKE '%bad%'（注意：空字符串参与匹配可能改变语义） - 某些数据库（如 PostgreSQL）支持
IS NOT DISTINCT FROM，但兼容性差，不推荐通用场景
不同数据库对大小写和转义字符的处理差异
NOT LIKE 的行为高度依赖数据库的 collation 和配置。例如：
- MySQL 默认
utf8mb4_general_ci是大小写不敏感的，NOT LIKE 'abc%'会同时排除ABC123和abc456 - PostgreSQL 默认大小写敏感，
NOT LIKE 'abc%'不排除ABC123，要写成NOT ILIKE 'abc%'（ILIKE是 PostgreSQL 特有大小写不敏感变体） - SQL Server 支持
ESCAPE子句定义转义符，如NOT LIKE '%50!% off%' ESCAPE '!'可匹配字面量50% off；而 SQLite 不支持ESCAPE，得用REPLACE预处理或改用正则（如果启用）
跨库迁移时，仅靠 NOT LIKE 很难保证行为一致，建议把模式逻辑抽到应用层或用标准化函数封装。
性能隐患：NOT LIKE 几乎无法使用索引
除了 NOT LIKE 'prefix%' 这种前缀型（且数据库支持前缀索引优化）外，其余形式如 NOT LIKE '%suffix' 或 NOT LIKE '%middle%' 都会导致全表扫描。原因很简单：B-tree 索引无法高效反向定位“不匹配某模式”的记录。
如果表很大且查询频繁，考虑以下替代方案：
- 把要排除的模式建为单独的黑名单表，用
LEFT JOIN ... WHERE blacklist.id IS NULL替代NOT LIKE - 增加计算列（如
is_bad_pattern AS (CASE WHEN name LIKE '%spam%' THEN 1 ELSE 0 END)），对该列建索引并查WHERE is_bad_pattern = 0 - 用全文检索（如 PostgreSQL 的
to_tsvector或 MySQL 的FULLTEXT）替代模糊匹配，再取补集
真正麻烦的不是写法，而是误以为 NOT LIKE 能走索引 —— 实际执行计划里一看到 Seq Scan 或 Table Scan 就该警觉。
