在mysql中执行条件查询的核心是使用where子句进行数据筛选。1. 使用where子句可基于指定条件精准筛选数据行；2. 支持比较运算符（=, >, =, ain命令分析查询执行计划。
在MySQL中执行条件查询，核心就是利用WHERE子句。它允许你根据设定的标准，从数据表中精准地筛选出你真正需要的数据行，而不是把所有数据都一股脑儿地拉出来。简单来说，WHERE就是你的数据过滤器，帮你从海量信息中找到那“一小撮”符合你要求的数据。
解决方案
要执行条件查询，基本的SQL语句结构是这样的：
SELECT 列1, 列2, ... FROM 表名 WHERE 条件;
这里的条件就是你筛选数据的依据。它可以是一个简单的比较，也可以是多个条件的组合。
举个例子，假设我们有一个users表，里面有id, name, age, city这些字段。
如果你想找出所有年龄大于等于18岁的用户：
SELECT name, age FROM users WHERE age >= 18;
如果你想找到名字是“张三”的用户：
SELECT * FROM users WHERE name = '张三';
WHERE子句支持多种比较运算符：
-
=等于 -
!=或不等于 -
>大于 小于-
>=大于等于 小于等于
此外，你还可以用逻辑运算符AND, OR, NOT来组合更复杂的条件。
比如，查找年龄在20到30岁之间，并且住在“北京”的用户：
SELECT name, age, city FROM users WHERE age >= 20 AND age <= 30 AND city = '北京';
或者，查找年龄小于18岁，或者年龄大于60岁的用户：
SELECT name, age FROM users WHERE age < 18 OR age > 60;
对于字符串的模糊匹配，我们通常会用到LIKE操作符配合通配符：
-
%：代表任意长度的任意字符序列（包括空字符）。 -
_：代表任意单个字符。
查找名字以“张”开头的所有用户：
SELECT name FROM users WHERE name LIKE '张%';
查找名字中包含“小”字的用户：
SELECT name FROM users WHERE name LIKE '%小%';
当你需要匹配一系列离散的值时，IN操作符非常方便：
查找城市是“上海”或“广州”或“深圳”的用户：
SELECT name, city FROM users WHERE city IN ('上海', '广州', '深圳');如果你想查询一个范围内的值，除了用AND连接>=和，还可以用BETWEEN ... AND ...：
查找年龄在20到30岁（包含20和30）的用户：
SELECT name, age FROM users WHERE age BETWEEN 20 AND 30;
MySQL WHERE子句中如何高效组合多个条件？
在实际的数据库操作中，我们很少会只用一个简单的条件去筛选数据。更多时候，你需要组合多个条件来精确地定位目标数据。这里面涉及到逻辑运算符的优先级，以及如何合理地使用括号来控制查询逻辑。
MySQL的逻辑运算符有AND、OR和NOT。它们之间是有优先级的：NOT的优先级最高，其次是AND，OR的优先级最低。这意味着，在没有括号的情况下，AND连接的条件会优先于OR连接的条件被评估。
例如，如果你写 SELECT * FROM products WHERE price > 100 AND category = '电子' OR stock
这条语句会被解析为：先找出价格大于100且类别是“电子”的产品，或者找出库存小于10的产品。这可能和你想的“价格大于100的产品中，类别是电子的，或者库存小于10的”不一样。
为了避免这种歧义，或者说为了明确你想要的逻辑，使用括号()是最佳实践。括号可以改变运算符的默认优先级，确保你的查询逻辑严格按照你的意图执行。
比如，你想表达“产品价格大于100，并且（类别是‘电子’或者库存小于10）”：
SELECT * FROM products WHERE price > 100 AND (category = '电子' OR stock < 10);
这样，OR条件会先被评估，然后再与AND条件结合。
我个人在写复杂查询时，即使优先级是明确的，也倾向于多用括号。这不仅仅是为了防止错误，更是为了提高SQL语句的可读性。当几个月后你回过头来看这段代码时，清晰的逻辑结构能让你更快地理解其意图，避免不必要的“脑补”和调试。
当然，条件组合的效率也和数据库的索引策略息息相关。如果你的WHERE子句中的列有合适的索引，那么即使条件再复杂，数据库也能更快速地定位到数据。反之，如果没有索引或者索引使用不当，再简单的条件组合也可能导致全表扫描，性能自然会大打折扣。
MySQL中处理空值（NULL）和模糊匹配的WHERE语句技巧
处理NULL值和进行模糊匹配是WHERE子句中两个非常常见但又容易让人犯错的地方。
处理空值（NULL）NULL在数据库中表示“未知”或“不存在”，它不是一个具体的值，比如0或者空字符串。这就导致了我们不能用常规的比较运算符（如=或!=）来判断一个字段是否为NULL。
正确的做法是使用IS NULL或IS NOT NULL：
查找所有城市信息为空的用户：
SELECT name, city FROM users WHERE city IS NULL;
查找所有城市信息不为空的用户：
SELECT name, city FROM users WHERE city IS NOT NULL;
如果你尝试WHERE city = NULL，你会发现它永远不会返回任何结果，因为NULL与任何值（包括NULL自身）的比较结果都是UNKNOWN，而不是TRUE。这是SQL的一个重要特性，初学者经常在这里踩坑。
模糊匹配
前面提到了LIKE操作符配合通配符%和_。这是进行字符串模糊匹配的核心。
-
%：匹配零个或多个任意字符。-
'张%'：匹配所有以“张”开头的字符串（如“张三”、“张小明”）。 -
'%三'：匹配所有以“三”结尾的字符串（如“张三”、“李四三”）。 -
'%小%'：匹配所有包含“小”字的字符串（如“张小明”、“小李”）。
-
-
_：匹配任意单个字符。-
'张_'：匹配“张”后面跟一个字符的字符串（如“张三”、“张伟”，但不匹配“张小明”）。 -
'_三'：匹配前面一个字符，后面是“三”的字符串（如“王三”、“李三”）。
-
你也可以结合NOT LIKE来排除某些模式：
查找名字不包含“小”字的用户：
SELECT name FROM users WHERE name NOT LIKE '%小%';
在使用LIKE时，如果你的模糊匹配条件放在字符串的开头（例如%keyword），那么数据库通常无法使用为该列建立的索引，这会导致全表扫描，从而影响查询性能。而像keyword%这种以固定字符串开头的模式，则通常能够利用到索引，效率会高很多。这是在设计查询和表结构时需要考虑的一个细节。
优化MySQL WHERE条件查询：避免常见性能陷阱
写出正确的WHERE子句只是第一步，更重要的是写出高效的WHERE子句。我见过不少查询，就是因为一些看似不起眼的小细节，性能天差地别，从毫秒级响应变成几十秒甚至几分钟。
善用索引，但不要滥用： 索引是提升
WHERE子句查询速度的利器，它能帮助MySQL快速定位到符合条件的数据行，而不是逐行扫描。对于经常用于WHERE条件的列，尤其是那些区分度高（即不重复值多）的列，考虑创建索引。但也要注意，索引不是越多越好，它会增加写入（插入、更新、删除）的开销，并占用存储空间。关键在于为那些真正影响查询性能的列建立合适的索引。-
避免在索引列上使用函数或进行类型转换： 这是非常常见的性能陷阱。如果你在
WHERE子句中对索引列使用了函数，比如WHERE YEAR(order_date) = 2023，或者进行了隐式/显式类型转换，比如WHERE user_id = '123'（当user_id是整数类型时），MySQL通常就无法使用该列上的索引了。它会退化为全表扫描，因为函数的结果或转换后的值不在索引中。-
改进示例：
WHERE YEAR(order_date) = 2023可以改为WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01 00:00:00' AND '2023-12-31 23:59:59'，这样order_date列上的索引就能被有效利用。 -
改进示例：
WHERE user_id = '123'应该确保类型匹配，如果user_id是整数，就写WHERE user_id = 123。
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改进示例：
注意
OR的使用： 某些情况下，OR连接的条件可能会导致索引失效。如果OR连接的两个或多个条件涉及的列都没有索引，或者其中一个条件无法使用索引，那么整个OR条件可能就无法利用索引。对于复杂的OR条件，有时可以考虑拆分成多个SELECT语句，然后用UNION ALL连接起来，这在某些场景下反而能提高性能。当然，这需要具体分析查询计划。避免在
WHERE子句中使用!=或NOT IN、NOT LIKE等否定操作符作为主要筛选条件： 这些操作符通常会导致MySQL无法有效利用索引，或者需要扫描更多的行。如果可能，尝试将其转换为肯定条件。例如，WHERE status != 'completed'可以尝试用WHERE status IN ('pending', 'processing')来替代，如果状态类型是有限且已知的。小表驱动大表（针对JOIN）： 虽然这是关于
JOIN的优化，但它也影响WHERE子句的效率。在多表关联查询中，如果WHERE条件能先筛选掉大量数据，那么后续的JOIN操作的数据量就会大大减少，整体查询速度自然提升。
了解这些常见的性能陷阱，并在编写WHERE子句时有意识地规避它们，能让你的MySQL查询效率得到显著提升。记住，优化是一个持续的过程，EXPLAIN命令是你的好朋友，它能帮助你分析SQL语句的执行计划，找出性能瓶颈。
