!=和<>是SQL中等价的“不等于”运算符，但二者均无法匹配NULL值，因NULL参与比较时结果为UNKNOWN而非TRUE，故含NULL的行会被WHERE自动过滤；需显式添加IS NULL条件才能包含NULL记录。
WHERE条件里直接用 != 0 或 0
SQL标准中，判断「不等于」有两个等价写法：!= 和 ，两者在主流数据库（MySQL、PostgreSQL、SQL Server、SQLite）里都支持。假设金额字段叫 amount，表名是 orders，最直白的写法就是：
SELECT * FROM orders WHERE amount != 0;
或者：
SELECT * FROM orders WHERE amount <> 0;
注意：如果 amount 允许为 NULL，这个条件不会把 NULL 记录筛出来——因为 NULL != 0 的结果是 UNKNOWN，不是 TRUE，所以这些记录会被自动过滤掉。这不是 bug，是 SQL 三值逻辑的正常行为。
要包含 NULL 值记录就得显式加 IS NULL 判断
如果你的业务逻辑里，NULL 也代表“无金额”或“未确认”，而你又想把这些记录一起查出来，就不能只靠 != 0。得把 NULL 单独拎出来处理：
SELECT * FROM orders WHERE amount != 0 OR amount IS NULL;
常见错误是写成 amount 0 OR amount = NULL —— 这永远不成立，因为 NULL = NULL 也是 UNKNOWN，不是 TRUE。必须用 IS NULL。
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amount IS NULL是唯一正确的判空方式 - 如果字段定义为
NOT NULL，那这一步可以跳过 - 某些 ORM（比如 Django ORM）生成的查询会自动避开 NULL 场景，但原生 SQL 必须自己兜底
金额字段类型影响精度判断，小数慎用 == 或 !=
如果 amount 是浮点类型（如 FLOAT、REAL），直接用 != 0 理论上没问题，但实际中可能因精度丢失导致意外结果。例如：
SELECT 0.1 + 0.2 != 0; -- 在某些数据库里可能返回 FALSE（即认为等于 0）
更稳妥的做法是用范围判断，尤其当字段是 DECIMAL 或业务要求精确时：
SELECT * FROM orders WHERE ABS(amount) > 0.001;
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ABS(amount) > 0.001可规避浮点误差，也适用于四舍五入后忽略分位的场景 - 如果字段是
DECIMAL(10,2)，用!= 0安全；但如果是FLOAT，建议统一转成DECIMAL或加容差 - 别写
ROUND(amount, 2) != 0—— 函数会导致索引失效，大数据量时性能明显下降
WHERE amount 0 在索引上的表现取决于字段是否允许 NULL
如果 amount 字段有索引且定义为 NOT NULL，WHERE amount != 0 通常能走索引扫描，效率不错。但如果该字段允许 NULL，优化器有时会放弃索引，改用全表扫描——特别是当 NULL 比例很高时。
- 执行前用
EXPLAIN（MySQL）或EXPLAIN ANALYZE（PostgreSQL）看下执行计划 - 若发现没走索引，可考虑建函数索引（如 PostgreSQL 的
CREATE INDEX ON orders ((amount 0))）或补一个过滤条件缩小范围 - 别为了“看起来简洁”而省略
NOT NULL约束——它对查询优化和语义清晰都有实质帮助
实际写的时候，先确认字段是否允许 NULL、是什么数据类型，再决定要不要加容差或判空。这些细节不处理，查出来的结果看着对，跑着慢，或者漏数据，都是悄无声息发生的。
