比如有如下表：

当我们对每行的列字段相加时，会出现 null 值

SELECT
    Jan + Feb + Mar as total_amount -- 结果为null
FROM stores
WHERE store = 1

SELECT 100 + null + 190; -- 结果为null

其实，我们计算的时候希望null值变为0，但是SQL并没有帮我们转换，所以遇到这种存在null值的情况，要加以小心，我们可以通过判断进行处理，比如：

SELECT 100 + coalesce(null,0) + 190; -- 结果为290

比如有如下表：

当我们使用下面语句进行查询时：

SELECT
     *
FROM scores
WHERE tag not in ("优")

结果输出为：

其实对于id=3的数据，也应该出现在结果里，但是没有出现，是因为null判断之后返回null值，比如：

select null not in ("tag1","tag2"); -- 返回null值
select coalesce(null,"") not in ("tag1","tag2"); -- 返回true

所以避免上述情况发生，需要使用判断进行处理，比如如果为NULL值，则取值空字符串。

当我们对amount求平均时：

SELECT
    avg(amount) as avg_amount
FROM orders

上面的结果会是什么呢？是 150 还是 100 呢？答案是： (150+150)/2=150 ,这个数据显示不是正确的，因为忽略了一行数据，解决上述问题我们可以使用判断当为null值时，取值0,，比如：

SELECT
    avg(coalesce(amount,0)) as avg_amount
FROM orders
-- 结果为(150+150+0)/3=100

当我们使用条件判断，求平均值时：

SELECT
avg(if(status = 1,amount,0)) as avg_complete_amount
FROM orders

猜一下上面的结果会是什么呢？ 100 还是 150 呢？答案是 100 ，这个结果显然不是我们想要的，因为status=1的数据只有两行，正确结果应该是： (150+150)/2=150 .

那么怎么才能得到上面的结果呢？因为null值不参与计算，所以我们可以通过判断，当不满足条件时，取null值即可，SQL如下：下面SQL的判断是： if(status = 1,amount,null) ，这样就可以输出正确结果 150 了。

SELECT
avg(if(status = 1,amount,null)) as avg_complete_amount
FROM orders

比如有下面的表：

当我们要查询，用户等级rating为A或者B时，并且amount大于100的数据时：

SELECT
    *
FROM
    user_amount
WHERE rating = "A" OR rating = "B" AND amount > 100;

上面的结果会输出：

1       A       50 
4       A       150
5       B       126

很显然结果是错误的，这是什么原因的，细心的你会发现，由于 AND 条件的优先级高于 OR ，所以上面的SQL语句会先筛选条件为 rating = “B” AND amount > 100 的数据，然后在筛选条件为 rating = “A” 的数据。解决上面的问题只需要加一个括号，区分一下优先级即可。如下：

SELECT
*
FROM
user_amount
WHERE (rating = "A" OR rating = "B") AND amount > 100;
-- 结果为：
4       A       150
5       B       126

SELECT
     clo1,
     clo2 clo3
FROM tbl

上面的sql语句是可以被执行的，但是结果是col2的值对应的别名为clo3，并且数据会少一列，会让人感觉很诧异。