Checando valores NULL: IS NULL e IS NOT NULL

Hoje a gente vai continuar explorando o NULL — o herói invisível dos bancos de dados. Se tu ainda acha que NULL é só "nada", tu tá certo, mas não totalmente. Nessa aula, vamos aprender a checar se tem NULL nos nossos dados e o que fazer com isso. Bora caçar os valores que tão faltando?

Vamos começar do básico — imagina que tu tá mexendo no banco de dados de uma loja online. Tem uma tabela de pedidos, e pra alguns pedidos ninguém colocou comentário, mas pra outros tem observação. Se tu tentar buscar todos os pedidos sem observação usando comparação normal =, <>, vai se surpreender... Por quê? Porque NULL é um caso especial!

No SQL, pra checar se tem ou não NULL, a gente usa IS NULL e IS NOT NULL. Esses operadores ajudam a gente a lidar com NULL e pegar só os dados que interessam.

Checando valores com IS NULL

IS NULL serve pra ver se uma coluna ou expressão tem valor NULL.

SELECT *
FROM orders
WHERE comment IS NULL;

Essa query vai trazer todas as linhas onde o valor da coluna comment é NULL. Isso é útil se tu quiser achar pedidos sem observação.

Olha um exemplo da tabela orders:

Query:

SELECT id, customer_name
FROM orders
WHERE comment IS NULL;

Resultado:

Repara que as linhas com string vazia '' não aparecem aqui, porque '' não é NULL.

Checando valores com IS NOT NULL

IS NOT NULL faz o contrário; ele checa se o valor não é NULL. Por exemplo, se tu quiser pegar todos os pedidos que têm comentário:

SELECT *
FROM orders
WHERE comment IS NOT NULL;

Essa query só traz as linhas onde a coluna comment tem algum dado (incluindo string vazia '').

Exemplo

A tabela orders continua igual.

Vamos rodar a query:

SELECT id, customer_name, comment
FROM orders
WHERE comment IS NOT NULL;

Resultado:

Repara que a linha com string vazia '' tá aqui. Pro SQL, isso já conta como "não vazio".

Quando usar IS NULL e IS NOT NULL?

Olha alguns cenários:

1. Filtrar dados: tu quer tirar registros incompletos, onde faltam valores.
2. Tratar erro: às vezes NULL pode ser erro de digitação, e tu precisa isolar essas linhas.
3. Analisar dados: contar quantos registros têm valores faltando ajuda a ver a qualidade dos dados.

Aplicação prática

Bora tentar uns exercícios práticos:

Exercício 1: Selecionar estudantes sem data de nascimento

Imagina que tu tem uma tabela students:

Query:

SELECT name
FROM students
WHERE birth_date IS NULL;

Resultado:

Essa query é boa pra achar estudantes que precisam ter a data de nascimento confirmada.

Exercício 2: Selecionar pedidos com comentários

Pra tabela orders, dá pra achar os pedidos que têm comentário preenchido:

SELECT customer_name, comment
FROM orders
WHERE comment IS NOT NULL;

Resultado:

Comparando com operadores normais

Agora bora dar uma desviada e tentar uma query "errada" pra checar NULL:

SELECT *
FROM orders
WHERE comment = NULL;

Ficou surpreso? Essa query não vai trazer nenhuma linha, nem aquelas onde comment é claramente NULL. Isso porque NULL não pode ser comparado usando operadores normais. Pra esse tipo de comparação, tem que usar IS NULL mesmo.