sql如何使用where子句筛选符合条件的数据 sqlwhere子句筛选数据的基础教程-SQL-PHP中文网

where子句用于筛选符合条件的数据行，其核心是通过比较运算符（=、<>、>、<、>=、<=）定义条件；1. 使用and要求所有条件为真，or只需任一条件为真，not用于排除特定条件；2. 高级技巧包括in（匹配多个值）、between（范围筛选）、like（通配符模式匹配）和is null/is not null（判断空值）；3. 性能优化需避免对列使用函数导致索引失效、避免以%开头的like、确保数据类型匹配、慎用or并考虑union all替代，同时仅选择必要列以提升效率。正确使用where子句不仅能精准获取数据，还能显著提高查询性能。

sql如何使用where子句筛选符合条件的数据 sqlwhere子句筛选数据的基础教程

WHERE

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子句在SQL中是你的数据筛选器，它让你能够精确地从数据库表中挑选出符合特定条件的行。简单来说，它就是用来定义你想要什么数据的条件表达式。

在使用SQL查询数据时，

WHERE

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子句是你的核心工具，它允许你根据指定的条件来筛选记录。它的基本用法很简单：紧跟在

FROM

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子句之后，然后定义你的筛选条件。

例如，如果你想从一个名为

Products

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的表中找出所有价格高于50的商品，你会这样写：

SELECT ProductName, Price
FROM Products
WHERE Price > 50;

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这里，

Price > 50

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就是筛选条件。SQL会遍历

Products

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表中的每一行，只保留那些

Price

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列的值大于50的记录。

WHERE

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子句支持多种比较运算符：

```
=
```
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(等于)
```
<>
```
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或
```
!=
```
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(不等于)
```
>
```
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(大于)
```
<
```
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(小于)
```
>=
```
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(大于等于)
```
<=
```
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(小于等于)

除了数值，你也可以筛选文本或日期。比如，查找特定名称的产品：

SELECT *
FROM Customers
WHERE City = 'New York';

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或者找出某个日期之后的所有订单：

SELECT OrderID, OrderDate
FROM Orders
WHERE OrderDate > '2023-01-01';

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理解这些基础操作是玩转SQL数据筛选的第一步，它们构成了所有复杂查询的基石。

SQL WHERE子句如何组合多个筛选条件？

在实际的数据分析中，我们很少只需要一个单一的筛选条件。数据往往复杂得多，需要我们同时考虑多个维度。这时候，SQL的逻辑运算符就派上用场了：

AND

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、

OR

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和

NOT

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。它们让你能够构建更精细、更符合业务需求的筛选逻辑。

我个人觉得，

AND

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和

OR

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的运用是SQL查询能力的一个分水岭。一开始，你可能只是简单地筛选“A”，但很快你就会发现需要“A且B”，甚至“A或B，但不是C”这样的组合。

AND

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运算符要求所有连接的条件都必须为真，记录才会被选中。比如说，你想找所有价格高于50并且库存量低于10的商品：

SELECT ProductName, Price, Stock
FROM Products
WHERE Price > 50 AND Stock < 10;

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这就像你在购物时，不仅要看价格是否符合预算，还要看有没有足够的库存。两个条件都得满足。

OR

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运算符则宽松得多，只要连接的条件中有一个为真，记录就会被选中。如果你想找出居住在“New York”或者“London”的客户：

SELECT CustomerName, City
FROM Customers
WHERE City = 'New York' OR City = 'London';

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这里，只要客户的城市是这两个中的任意一个，他们都会出现在结果集里。

而

NOT

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运算符，顾名思义，是用来否定一个条件的。它会返回不符合指定条件的记录。比如，你想列出所有不是来自“USA”的供应商：

SELECT SupplierName, Country
FROM Suppliers
WHERE NOT Country = 'USA';

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或者更简洁的写法，用

<>

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或

!=

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来表示不等于。但

NOT

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在某些复杂场景下，比如与

LIKE

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、

IN

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等结合时，会显得更清晰。

当

AND

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和

OR

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混合使用时，优先级就变得很重要了。SQL会优先处理

AND

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条件，然后才是

OR

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。这和数学中的乘法优先于加法有点像。如果你不确定或者想明确指定执行顺序，使用括号

( )

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是最好的习惯。比如：

SELECT ProductName, Price, Category
FROM Products
WHERE (Category = 'Electronics' AND Price > 100) OR (Category = 'Books' AND Price < 50);

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这个查询会找出电子产品中价格高于100的，或者书籍中价格低于50的。没有括号的话，逻辑可能会变得混乱，导致意想不到的结果。所以，我个人的经验是，只要涉及多个逻辑运算符，就大胆地用括号，这能极大地提升查询的可读性和准确性。

SQL WHERE子句有哪些高级筛选技巧？

除了基本的比较和逻辑运算符，

WHERE

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子句还提供了一些非常实用的高级筛选操作符，它们能让你在处理特定类型的数据或更复杂的模式匹配时事半功倍。这些操作符包括

IN

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、

BETWEEN

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、

LIKE

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以及

IS NULL

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IS NOT NULL

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。

IN

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操作符，我觉得它简直是

OR

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的语法糖，尤其当你需要匹配多个离散值时，它能让你的SQL语句简洁很多。想象一下，你要查询产品分类是“Electronics”、“Books”或“Clothing”的商品。用

OR

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写会很长：

SELECT ProductName, Category
FROM Products
WHERE Category = 'Electronics' OR Category = 'Books' OR Category = 'Clothing';

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而用

IN

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则优雅得多：

SELECT ProductName, Category
FROM Products
WHERE Category IN ('Electronics', 'Books', 'Clothing');

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代码量减少了，可读性也大大提升。当列表很长时，这种优势尤其明显。

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BETWEEN

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操作符用于筛选某个范围内的值，包括范围的起始和结束值。这在处理数值或日期范围时非常方便。比如，查找价格在20到100之间（含20和100）的商品：

SELECT ProductName, Price
FROM Products
WHERE Price BETWEEN 20 AND 100;

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这等同于

Price >= 20 AND Price <= 100

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，但显然

BETWEEN

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更直观。

LIKE

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操作符则是字符串模式匹配的利器。它配合通配符

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（匹配任意长度的任意字符）和

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（匹配单个任意字符）使用。这在模糊搜索或查找特定模式的文本时非常有用。比如，查找所有名称以“Smart”开头的商品：

SELECT ProductName
FROM Products
WHERE ProductName LIKE 'Smart%';

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或者查找名称中包含“phone”的商品：

SELECT ProductName
FROM Products
WHERE ProductName LIKE '%phone%';

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甚至可以查找第二个字母是'a'的商品：

SELECT ProductName
FROM Products
WHERE ProductName LIKE '_a%';

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LIKE

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的强大在于它的灵活性，但也要注意，在处理大量数据时，

LIKE

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（尤其是以

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开头的模式）可能会影响查询性能，因为它通常无法有效利用索引。

最后是

IS NULL

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和

IS NOT NULL

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。SQL中，

NULL

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表示未知或缺失的值，它不是零，也不是空字符串。所以，你不能用

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或

!=

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来判断一个字段是否为

NULL

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。必须使用

IS NULL

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或

IS NOT NULL

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。

查找所有没有填写电子邮件的客户：

SELECT CustomerName
FROM Customers
WHERE Email IS NULL;

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查找所有已填写地址的客户：

SELECT CustomerName
FROM Customers
WHERE Address IS NOT NULL;

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理解

NULL

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的特殊性，并正确使用

IS NULL

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和

IS NOT NULL

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，是避免数据筛选逻辑错误的关键。这些高级技巧，一旦掌握，能让你的SQL查询能力提升一个档次，应对各种复杂的筛选需求。

SQL WHERE子句的性能优化与常见陷阱？

虽然

WHERE

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子句是数据筛选的核心，但它的使用方式对查询性能有着举足轻重的影响。一个看似简单的筛选条件，在面对亿级数据量时，可能导致查询耗时数秒甚至数分钟。所以，除了学会如何写，更要学会如何写得高效，并避开一些常见的陷阱。

我个人在工作中，常常会因为一个

WHERE

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子句写得不够“聪明”而掉入性能陷阱。最常见的性能杀手，我认为，是索引失效。数据库在执行查询时，如果能通过索引快速定位到符合条件的行，那速度会非常快。但某些

WHERE

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子句的写法，会让索引变得无用。

例如，对列进行函数操作：

-- 糟糕的写法：对列使用函数，可能导致索引失效
SELECT OrderID
FROM Orders
WHERE YEAR(OrderDate) = 2023;

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如果

OrderDate

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列上有索引，上面这种写法会导致数据库对每一行都计算

YEAR(OrderDate)

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，然后才能比较，这会跳过索引。更好的做法是：

-- 更好的写法：避免对列使用函数，让索引生效
SELECT OrderID
FROM Orders
WHERE OrderDate BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

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或者，对

LIKE

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操作符来说，以通配符

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开头的模式，比如

WHERE ProductName LIKE '%phone%'

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，通常也无法利用索引，因为它需要扫描整个字符串。而

WHERE ProductName LIKE 'Smart%'

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则通常可以利用索引。

另一个常见的陷阱是数据类型不匹配。虽然有些数据库会自动进行类型转换，但这会消耗额外的资源，并且也可能导致索引失效。比如，数字列与字符串进行比较：

-- 潜在的性能问题：数字列与字符串比较
SELECT ProductID
FROM Products
WHERE ProductCode = '12345'; -- 如果ProductCode是整数类型

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确保你的比较值与列的数据类型一致，这是一个小细节，但很重要。

再有，

OR

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条件的滥用。虽然

OR

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在逻辑上很方便，但在某些情况下，尤其当

OR

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连接的列没有复合索引时，它可能导致全表扫描。有时，将一个复杂的

OR

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条件拆分成多个

UNION ALL

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的

SELECT

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语句，反而能获得更好的性能，因为它允许数据库独立地利用每个子查询的索引。

-- 考虑性能：如果索引不佳，复杂的OR可能导致全表扫描
SELECT CustomerID FROM Customers WHERE City = 'New York' OR State = 'CA';

-- 优化思路（有时更优）：
SELECT CustomerID FROM Customers WHERE City = 'New York'
UNION ALL
SELECT CustomerID FROM Customers WHERE State = 'CA' AND City <> 'New York'; -- 避免重复

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这需要根据具体的数据库和索引情况来判断，但至少提供了一个优化的思路。

最后，一个简单但常常被忽视的点：选择合适的列。在