WHERE如何查询MySQL_MySQL条件查询与WHERE子句使用教程

WHERE子句用于筛选符合条件的数据，支持比较、逻辑运算符及BETWEEN、IN、LIKE、IS NULL等操作，需注意索引使用、避免函数干扰和前导通配符，常与JOIN、GROUP BY、HAVING等结合，执行顺序为WHERE→GROUP BY→HAVING→ORDER BY→LIMIT。

MySQL里的

WHERE

解决方案

当我们谈论MySQL的条件查询，

WHERE

SELECT

UPDATE

DELETE

FROM

比如，你想从一个名为

products

SELECT product_name, price
FROM products
WHERE price < 100;

这里，

price < 100

WHERE

• =

  登录后复制
  ：等于

• !=

  登录后复制
  或

  <>

  登录后复制
  ：不等于

• >

  登录后复制
  ：大于

• <

  登录后复制
  ：小于

• >=

  登录后复制
  ：大于等于

• <=

  登录后复制
  ：小于等于

你也可以用逻辑运算符来组合多个条件，让你的筛选逻辑更复杂、更精细：

• AND

  登录后复制
  ：所有条件都必须为真

• OR

  登录后复制
  ：至少一个条件为真

• NOT

  登录后复制
  ：否定一个条件

例如，找出价格在50到100之间（含50和100）且库存量大于10的产品：

SELECT product_name, price, stock_quantity
FROM products
WHERE price >= 50 AND price <= 100 AND stock_quantity > 10;

这里，

AND

()

SELECT product_name, category, price
FROM products
WHERE (category = 'Electronics' OR category = 'Appliances') AND price > 500;

这会先找出属于“Electronics”或“Appliances”类别的产品，然后再从这些产品中筛选出价格高于500的。

MySQL WHERE子句如何高效筛选复杂数据？

在实际工作中，数据往往不是那么规整，我们的筛选需求也远不止简单的等于或大于。这时候，

WHERE

范围查询：

BETWEEN ... AND ...

BETWEEN

>=

<=

SELECT order_id, order_date
FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

我觉得这比写

order_date >= '2023-01-01' AND order_date <= '2023-12-31'

集合查询：

IN (...)

NOT IN (...)

IN

SELECT customer_name, city
FROM customers
WHERE city IN ('New York', 'Los Angeles', 'Chicago');

这比写一堆

OR

city = 'New York' OR city = 'Los Angeles' OR city = 'Chicago'

NOT IN

模式匹配：

LIKE

LIKE

%

_

比如，查找所有产品名称以“Smart”开头的产品：

SELECT product_name
FROM products
WHERE product_name LIKE 'Smart%';

而如果你想找产品名称中包含“Pro”的产品，不管它在哪里：

SELECT product_name
FROM products
WHERE product_name LIKE '%Pro%';

这种模糊匹配在搜索功能里非常常见。

空值处理：

IS NULL

IS NOT NULL

NULL

''

0

=

NULL

IS NULL

IS NOT NULL

查找所有没有电子邮件地址的客户：

SELECT customer_name
FROM customers
WHERE email IS NULL;

理解

NULL

这些操作符的组合使用，加上括号的优先级控制，让

WHERE

在MySQL条件查询中，常见的性能陷阱和优化策略有哪些？

在我看来，

WHERE

常见的性能陷阱：

1. 未创建索引或索引使用不当： 这是最常见也最致命的问题。如果你在

   WHERE

   登录后复制
   子句中频繁使用的列没有索引，MySQL就不得不进行全表扫描，数据量一大，这简直是灾难。即使有索引，如果查询条件使得索引失效，比如在索引列上使用了函数。

   -- 假设 birth_date 是索引列
   -- 这样写会使索引失效，因为 MySQL 需要对每一行计算 YEAR()
   SELECT name FROM users WHERE YEAR(birth_date) = 1990;
   
   -- 优化方式：转换为范围查询
   SELECT name FROM users WHERE birth_date BETWEEN '1990-01-01' AND '1990-12-31';

   登录后复制

2. LIKE '%pattern'

   登录后复制
   的前导通配符： 当

   LIKE

   登录后复制
   模式以

   %

   登录后复制
   开头时，MySQL通常无法利用B-tree索引进行查找，因为它不知道从哪里开始匹配，也可能导致全表扫描。

   -- 无法有效利用索引
   SELECT product_name FROM products WHERE product_name LIKE '%鼠标%';

   登录后复制

   如果业务允许，尽量使用

   LIKE 'pattern%'

   登录后复制
   。
   

   蓝心千询

   蓝心千询是vivo推出的一个多功能AI智能助手

   34

   查看详情

3. OR

   登录后复制
   条件在非索引列上的使用： 当

   OR

   登录后复制
   连接的条件涉及到的列都没有索引时，或者索引类型不适合合并（如不同列的索引），查询优化器可能选择全表扫描。即使有索引，

   OR

   登录后复制
   也可能导致MySQL合并多个索引扫描结果，效率不如

   AND

   登录后复制
   。

4. 数据类型不匹配： 如果你在

   WHERE

   登录后复制
   子句中比较不同数据类型的列，MySQL可能会隐式转换，这可能导致索引失效。例如，将字符串与数字进行比较。

优化策略：

1. 为

   WHERE

   登录后复制
   子句中使用的列创建合适的索引： 这是第一要务。对于频繁用于过滤、排序的列，建立单列索引或复合索引。使用

   EXPLAIN

   登录后复制
   分析你的查询计划，看看是否正确使用了索引。

   -- 为 product_id 和 category 创建索引
   ALTER TABLE products ADD INDEX idx_product_id (product_id);
   ALTER TABLE products ADD INDEX idx_category (category);

   登录后复制

2. 避免在索引列上使用函数： 如前所述，这会阻止索引的使用。尝试将函数操作移到查询结果集上，或者将条件转换为索引友好的形式。

3. 优化

   LIKE

   登录后复制
   查询： 如果必须使用前导通配符，考虑使用全文索引（Full-Text Index）或外部搜索工具（如Elasticsearch）来处理这类模糊查询，它们在这方面效率更高。

4. 简化

   OR

   登录后复制
   条件或使用

   UNION ALL

   登录后复制
   ： 对于复杂的

   OR

   登录后复制
   条件，如果每个分支都能利用到索引，有时可以考虑将查询拆分为多个

   SELECT

   登录后复制
   语句，然后用

   UNION ALL

   登录后复制
   连接结果，让每个子查询都能独立地利用索引。

5. *选择性地使用`SELECT

   ：** 尽量只选择你需要的列，而不是

   登录后复制
   SELECT *`。这减少了数据传输量，也减轻了数据库服务器的负担，尤其是在处理大量行时。

6. 定期分析和优化表： 使用

   ANALYZE TABLE

   登录后复制
   更新表统计信息，这有助于查询优化器做出更准确的决策。

7. 合理使用子查询和JOIN： 某些情况下，将复杂的

   WHERE

   登录后复制
   条件分解为子查询或与

   JOIN

   登录后复制
   结合，能让优化器更好地处理。

在我看来，性能优化是一个持续的过程，没有一劳永逸的方案。理解MySQL的工作原理，善用

EXPLAIN

MySQL WHERE子句与JOIN、GROUP BY等语句结合使用时，有哪些注意事项？

WHERE

JOIN

GROUP BY

HAVING

ORDER BY

LIMIT

与

JOIN

WHERE

SELECT o.order_id, o.order_date, c.customer_name
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE c.customer_name = 'Alice Johnson';

这里，

JOIN

orders

customers

WHERE

customer_name

一个常见的误区是在

LEFT JOIN

ON

WHERE

LEFT JOIN

WHERE

NULL

LEFT JOIN

INNER JOIN

LEFT JOIN

NULL

-- 这是一个 LEFT JOIN，即使 products 表没有匹配的订单，也会显示所有产品
SELECT p.product_name, o.order_id
FROM products p
LEFT JOIN order_items oi ON p.product_id = oi.product_id
LEFT JOIN orders o ON oi.order_id = o.order_id;

-- 如果在 WHERE 中加入右表条件，会过滤掉左表没有匹配的行
-- 效果可能类似于 INNER JOIN
SELECT p.product_name, o.order_id
FROM products p
LEFT JOIN order_items oi ON p.product_id = oi.product_id
LEFT JOIN orders o ON oi.order_id = o.order_id
WHERE o.order_date > '2023-01-01'; -- 如果 o.order_date 为 NULL，这一行会被过滤掉

所以，在使用

LEFT JOIN

ON

与

GROUP BY

HAVING

WHERE

HAVING

• WHERE

  登录后复制
  子句在数据被

  GROUP BY

  登录后复制
  分组之前进行过滤。它操作的是原始的、未聚合的行。

• HAVING

  登录后复制
  子句在数据被

  GROUP BY

  登录后复制
  分组之后进行过滤。它操作的是聚合后的结果，因此可以使用聚合函数（如

  COUNT()

  登录后复制
  ,

  SUM()

  登录后复制
  ,

  AVG()

  登录后复制
  等）。

例如，你想找出每个类别中订单数量超过100的那些类别：

-- 找出总订单金额大于1000的客户
SELECT customer_id, SUM(total_amount) AS total_spent
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING SUM(total_amount) > 1000;

如果你想先筛选出2023年的订单，然后再按客户分组并找出总金额超过500的客户，你会这样写：

SELECT customer_id, SUM(total_amount) AS total_spent
FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' -- 先过滤2023年的订单
GROUP BY customer_id
HAVING SUM(total_amount) > 500; -- 再过滤聚合后的结果

这里的执行顺序是：

FROM

JOIN

WHERE

GROUP BY

HAVING

SELECT

ORDER BY

LIMIT

WHERE

GROUP BY

与

ORDER BY

LIMIT

WHERE

ORDER BY

LIMIT

SELECT product_name, price
FROM products
WHERE category = 'Electronics'
ORDER BY price DESC
LIMIT 5;

这个查询会先从

products

category

price

这些语句的组合使用，赋予了我们从数据库中提取复杂信息的强大能力。关键在于理解它们各自的作用和执行顺序，这样才能构建出既准确又高效的SQL查询。

以上就是WHERE如何查询MySQL_MySQL条件查询与WHERE子句使用教程的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！