SQL复杂条件查询如何构建_高频场景实例讲解便于理解使用【教学】

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sql复杂查询核心是合理组合AND/OR/NOT并用括号明确优先级,重点掌握多字段范围筛选、时间重叠判断(A1

SQL复杂条件查询如何构建_高频场景实例讲解便于理解使用【教学】

SQL复杂条件查询的核心是把多个逻辑关系用 WHERE 中的 AND / OR / NOT 合理组合,再配合括号明确优先级。别硬背语法,先看几个真实高频场景,照着改就能用。

多字段范围+状态筛选(最常用)

比如查“2024年下单、已支付、订单金额在100~500之间、且不是测试用户的订单”:

  • 时间用 BETWEEN 或 >= AND
  • 状态字段建议用明确值(如 status = ‘paid’),别用 status != ‘cancelled’ 这类排除写法,容易漏新状态
  • 用户过滤加 NOT INLEFT JOIN + IS NULL,注意 NULL 值会让 NOT IN 整体失效

示例:

select * FROM orders
WHERE create_time >= ‘2024-01-01’
  AND create_time 2025-01-01′
  AND status = ‘paid’
  AND amount BETWEEN 100 AND 500
  AND user_id NOT IN (SELECT id FROM users WHERE is_test = 1);

模糊匹配+空值兼容处理

搜用户姓名含“张”、手机号不为空、且地区是北京或上海

  • LIKE ‘%张%’ 效率低,线上表数据量大时尽量加前置条件(如按省份分区后再模糊)
  • 判断非空别只写 phone != ”,要同时写 phone IS NOT NULL,因空字符串和 NULL 在 SQL 中不等价
  • 多值枚举用 IN 比一 OR 清晰,也方便后期维护

示例:

SELECT * FROM users
WHERE name LIKE ‘%张%’
  AND phone IS NOT NULL
  AND phone != ”
  AND city IN (‘北京’, ‘上海’);

关联数据动态过滤(子查询 or JOIN)

查“有至少2笔已完成订单的 VIP 用户”:

SQL复杂条件查询如何构建_高频场景实例讲解便于理解使用【教学】

OpenAI Codex

可以生成十多种编程语言的工作代码,基于 OpenAI GPT-3 的自然语言处理模型

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  • 聚合结果做条件,优先用 HAVING(在 GROUP BY 后筛),不用 WHERE(在分组前筛)
  • 若需返回用户+订单明细,用 JOIN + 窗口函数EXISTS 更高效;仅需用户信息,子查询更直观
  • 注意别漏 DISTINCT,JOIN 多对一时可能重复用户

示例(子查询方式):

SELECT * FROM users
WHERE level = ‘vip’
  AND id IN (
    SELECT user_id
    FROM orders
    WHERE status = ‘done’
    GROUP BY user_id
    HAVING COUNT(*) >= 2
  );

时间区间重叠判断(预约/库存类场景)

查“与给定时间段 [2024-06-10 14:00, 2024-06-10 16:00] 有重叠的预约记录”:

  • 两个区间 [A1,A2] 和 [B1,B2] 重叠 ⇔ A1 B1(记住这个公式,比写四种情况简单)
  • 数据库时间字段类型要一致(都用 dateTIME 或都带时区),否则隐式转换导致索引失效
  • WHERE 中避免对字段做函数操作,如 WHERE DATE(create_time) = ‘2024-06-10’ 会跳过索引

示例:

SELECT * FROM appointments
WHERE start_time   AND end_time > ‘2024-06-10 14:00:00’;

基本上就这些。复杂查询不是堆条件,而是分层想清楚:先筛主实体,再关联约束,最后补边界逻辑(空值、时区、大小写)。动手前在纸上画两笔条件关系,比直接敲代码快得多。

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