NULL은 0이 아닙니다 —
"값이 없다"가 만드는 3가지 함정

이번 섹션의 여정

NULL — 0도 아니고 빈 문자열도 아닙니다

3-2 WHERE에서 한 번 다뤘죠 — NULL은 “값이 없다”는 특수 상태라서 = NULL로는 못 찾고 IS NULL 을 써야 한다고요. 오늘은 그 NULL이 AI가 만든 SQL에서 어떻게 사고를 치는지 — 가장 흔한 3가지 사례를 직접 재현하고, 잡는 법까지 챙깁니다.

함정 ① — LEFT JOIN이 만드는 NULL ⭐

요구사항: “모든 회원의 매출을 보여줘 — 주문 안 한 회원도 포함해서.” AI는 배운 대로 LEFT JOIN을 정확히 썼습니다. 주문 없는 회원도 안 잘리고요. 그런데 —

-- AI가 만든 SQL — LEFT JOIN 자체는 정확합니다
SELECT
  m.member_name,
  SUM(p.price * oi.quantity) AS 매출
FROM
  members m
LEFT JOIN orders o
  ON m.member_id = o.member_id
LEFT JOIN order_items oi
  ON o.order_id = oi.order_id
LEFT JOIN products p
  ON oi.product_id = p.product_id
GROUP BY
  m.member_id,
  m.member_name
ORDER BY
  매출 DESC;

황태웅·안소영처럼 주문 안 한 회원의 매출이 NULL로 나옵니다. 0이 아니에요 — “값이 없다, 모른다”입니다. 이대로 두면 이런 문제가 생깁니다.

• 보고서에 NULL 글자가 그대로 찍힘 — 비전공자는 “오류인가?” 하고 헷갈립니다.
• 정렬하면 NULL이 맨 끝(또는 맨 앞)으로 — 의도와 다른 위치로 밀립니다.
• 이 결과 위에 평균·합계 같은 2차 계산을 얹으면 — NULL 회원이 통째로 빠집니다.
• NULL이 낀 산술식(예: 매출 + 100)은 — 결과가 통째로 NULL이 됩니다.

처방은 함수 하나입니다 — COALESCE(값1, 값2), “값1이 NULL이면 값2를 대신 써.”

-- 처방 — COALESCE로 NULL을 0으로 명시
SELECT
  m.member_name,
  COALESCE(SUM(p.price * oi.quantity), 0) AS 매출
FROM
  members m
LEFT JOIN orders o
  ON m.member_id = o.member_id
LEFT JOIN order_items oi
  ON o.order_id = oi.order_id
LEFT JOIN products p
  ON oi.product_id = p.product_id
GROUP BY
  m.member_id,
  m.member_name
ORDER BY
  매출 DESC;

함정 ② — COUNT(*) vs COUNT(컬럼)

둘의 차이를 정확히 알고 계세요? 모르면 큰 사고가 나는 차이입니다.

shop에서 두 버전을 나란히 놓고 비교해보세요.

-- 모든 회원 + 주문 LEFT JOIN — 두 COUNT를 나란히
SELECT
  m.member_name,
  COUNT(*) AS count_all, -- 행 수 (NULL 포함)
  COUNT(o.order_id) AS count_order_id -- 값 수 (NULL 제외)
FROM
  members m
LEFT JOIN orders o
  ON m.member_id = o.member_id
GROUP BY
  m.member_id,
  m.member_name;

주문이 있는 회원(김철수 6건)은 두 숫자가 같지만, 주문 0건인 황태웅에서 갈립니다. COUNT(*) = 1, COUNT(o.order_id) = 0 — 우리가 원한 답은 0이죠.

함정 ③ — NULL과 비교하면 UNKNOWN

-- AI가 만든 SQL — 언뜻 보면 "30살이 아닌 회원"
SELECT
  *
FROM
  members
WHERE
  age != 30;

멀쩡해 보이지만 — age가 NULL인 회원은 이 결과에 안 나옵니다. 30살이 “아닌”데도요. SQL에서 NULL과 어떤 값을 비교하면 결과는 TRUE도 FALSE도 아닌 UNKNOWN이기 때문입니다.

NOT (age = 30)으로 바꿔 써도 똑같이 당합니다 — NOT UNKNOWN도 여전히 UNKNOWN이거든요. 해결은 NULL 분기를 명시하는 것.

-- NULL인 회원도 결과에 포함하려면
SELECT
  *
FROM
  members
WHERE
  age != 30 OR age IS NULL;

AI에게 NULL 점검을 시키세요

6-2의 검산 협업과 같은 패턴입니다. AI한테 SQL을 받자마자 — 아래 후속 메시지 하나로 NULL 처리를 자체 점검시키세요.

방금 만든 SQL을 NULL 처리 관점에서 점검해줘.

1. LEFT JOIN 결과에 NULL이 들어가는 컬럼이 있어?
   있다면 COALESCE로 처리해야 하지 않아?
2. COUNT(*)와 COUNT(컬럼) 중 어느 쪽을 썼어? 의도에 맞아?
3. WHERE 조건에 쓴 컬럼이 NULL일 가능성은 없어?
   IS NULL 분기가 필요하지 않아?

위 3가지를 점검하고, 필요하면 SQL을 수정해줘.

이 한 메시지로 AI가 본인이 만든 SQL의 NULL 처리를 스스로 점검하고 고쳐줍니다. 단 — 이 질문은 검증 포인트를 아는 사람만 던질 수 있어요. 그 포인트가 바로 오늘 배운 3가지입니다.

한눈에 정리

자주 막히는 지점

NULL 함정 3가지 — 결국 전부 “값이 없다”는 한 가지 성질에서 나옵니다. 연습 문제로 손에 익히고 나면, 다음 강의에서는 AI가 집계 단위를 잘못 잡는 GROUP BY 함정으로 넘어갑니다.