在现代数据驱动的开发环境中，SQL（结构化查询语言）是我们与数据库沟通的核心桥梁。无论是构建复杂的后端系统，还是进行日常的数据分析，我们经常面临一个具体的挑战：如何在数据库的同一列中匹配多个值？
这听起来似乎是一个简单的需求，但实际上，根据场景的不同，实现这一目标的方法多种多样。如果我们选择了错误的方法，不仅代码会变得冗长难懂，更严重的是可能会导致数据库性能急剧下降。
在这篇文章中，我们将深入探讨这一主题，并将时间线拉长至 2026 年。我们将超越基础的 SELECT 语句，结合最新的 AI 辅助开发趋势，通过实际场景和具体的代码示例，带你掌握核心技术。无论你是刚入门的初学者，还是希望优化查询性能的有经验的开发者，这篇文章都将为你提供实用的见解和最佳实践。
为什么掌握多值匹配如此重要？
想象一下，你正在管理一个大型电商数据库。产品经理跑过来问你：“能帮我拉取一下所有‘电子’、‘家居’和‘服装’类别的产品清单吗？”或者，“能不能找出所有姓‘张’、‘李’和‘王’的用户？”
这就是典型的“单列多值匹配”场景。如果不掌握正确的技巧，你可能会写出充满 OR 的冗长 SQL 语句。在 2026 年，随着数据量的爆炸式增长和“实时性”要求的提高，低效的查询不再仅仅是慢，它们会直接导致高昂的云数据库成本和糟糕的用户体验。
通过接下来的内容，我们将学习如何用最简洁、最高效的语句来解决这些问题，同时融入现代 AI 工具（如 Cursor, GitHub Copilot）如何帮助我们生成这些查询。
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核心技巧一：IN 运算符的现代应用与动态构建
当我们的需求是“找出 A、B 或 C”时，INLINECODE4aa73141 运算符是你的首选武器。在 2026 年的微服务架构中，我们很少手写静态的 INLINECODE4a5a7adf 列表，更多时候是处理来自前端 API 或消息队列的动态数组。
#### 场景描述
我们需要找出所有 TOYOTA（丰田） 和 HONDA（本田） 生产的汽车。如果不使用 IN，代码会变得极长且难以维护。
#### 实战代码
让我们将这个逻辑应用到我们的 CARS 表上：
-- 查询公司为 TOYOTA 或 HONDA 的所有汽车记录
-- 这里的 IN 列表在实际应用中通常由后端代码（如 Python, Go）动态生成
SELECT *
FROM CARS
WHERE COMPANY IN (‘TOYOTA‘, ‘HONDA‘);
#### 2026 开发视角：当列表变得巨大时
在现代高并发场景下，我们经常遇到 IN 列表包含数千个 ID 的情况。直接拼接字符串不仅危险（SQL 注入风险），而且性能极差。
最佳实践： 当 IN 列表超过一定阈值（例如 1000 个值），我们建议使用 临时表 或 表值参数，或者利用现代 ORM 的批量查询功能。
-- 高级示例：使用 JOIN 替代超长 IN 列表以提高性能
-- 假设我们有一个名为 TargetCompanies 的临时表，包含我们要筛选的公司名
SELECT C.*
FROM CARS C
JOIN TargetCompanies T ON C.COMPANY = T.CompanyName;
这种写法允许数据库优化器使用哈希连接或合并连接，比处理一个巨大的 IN 列表要快得多。
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核心技巧二：LIKE 模式匹配与性能陷阱
现实世界的数据往往不是那么“整齐”。LIKE 运算符是处理模糊搜索的神器，但也是性能杀手。
#### 场景描述
我们需要找出所有名字以字母 ‘C‘ 开头的汽车。
#### 实战代码
-- 查找所有名称以 ‘C‘ 开头的汽车
-- ‘C%‘ 表示：以 C 开始，后面跟任意字符
SELECT *
FROM CARS
WHERE CAR_NAME LIKE ‘C%‘;
#### 深度解析：索引的有效性
在 2026 年，虽然计算能力提升了，但数据量增长得更快。我们需要非常小心通配符的位置。
- 前缀匹配 (
C%): 这是安全的。数据库可以使用标准的 B-Tree 索引来加速查询，就像查找电话簿一样。 - 后缀/中间匹配 (INLINECODEd300a385 或 INLINECODEdbf8f0a8): 这是危险的。这会导致“索引失效”，数据库必须逐行扫描全表。在千万级数据表上，这可能是秒级和分钟级的差别。
替代方案：全文检索
如果你经常需要进行 INLINECODE5d14ad09 类型的搜索，传统的 INLINECODEab1a11cc 已经过时了。现代技术栈推荐使用 Elasticsearch 或数据库内置的 全文索引 功能。
-- SQL Server 中的全文检索示例 (更高效的文本搜索)
-- 假设我们已经为 CAR_NAME 创建了全文目录
SELECT *
FROM CARS
WHERE CONTAINS(CAR_NAME, ‘"Mercedes"‘);
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核心技巧三：比较运算符与 BETWEEN 的边界处理
数值比较看似简单，但在处理时间范围时充满了陷阱。
#### 场景描述
检索所有成本大于或等于 30,000 的汽车。
#### 实战代码
-- 筛选成本大于或等于 30000 的记录
SELECT *
FROM CARS
WHERE COST >= 30000;
#### 深入探讨：BETWEEN 的奥秘与时间陷阱
BETWEEN 是一个语法糖，但它的闭区间特性（包含边界值）在处理时间戳时经常导致严重的 Bug。
错误的日期查询示例：
假设你想查询 2026 年 1 月 1 日当天的所有订单。
-- 危险写法！这会包含 1月2日 00:00:00.000 之前的一瞬间数据
SELECT * FROM ORDERS WHERE ORDER_DATE BETWEEN ‘2026-01-01‘ AND ‘2026-01-01‘
2026 标准写法：
为了避免这种微妙的 Bug，我们在企业级开发中更倾向于使用半开半闭区间 [)，这也是大多数编程语言处理数组的标准方式。
-- 最佳实践：使用大于等于开始时间，小于第二天开始时间
SELECT *
FROM ORDERS
WHERE ORDER_DATE >= ‘2026-01-01 00:00:00‘
AND ORDER_DATE < '2026-01-02 00:00:00';
这种写法能精确地锁定 24 小时内的数据，无论时间戳的精度是多少。
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现代开发实战：AI 辅助与性能调优
作为 2026 年的开发者，我们不仅要写 SQL，还要懂得如何利用工具来优化它。以下是我们最近在项目中发现的一些高级技巧。
#### 1. 智能化查询生成
现在我们很少死记硬背复杂的 SQL 语法。当我在 Cursor 或 Windsurf 等支持 AI 的 IDE 中工作时，我们只需写一段注释：
-- AI Prompt: Find all cars that are either TOYOTA or have a cost greater than 60000,
-- ordered by cost descending. Use index seek if possible.
AI 会生成如下代码，但我们作为人类专家，必须进行审查：
SELECT *
FROM CARS
WHERE COMPANY = ‘TOYOTA‘ OR COST > 60000
ORDER BY COST DESC;
专家审查： 这里的 INLINECODEaf460a5d 条件可能会导致索引效率下降。如果是高并发场景，我们可能会建议 AI 使用 INLINECODEd0cac76f 重写：
-- 优化后的版本：利用 UNION ALL 拆分条件，可以更充分地利用索引
SELECT * FROM CARS WHERE COMPANY = ‘TOYOTA‘
UNION ALL
SELECT * FROM CARS WHERE COST > 60000;
#### 2. 参数嗅探与执行计划
在大型生产环境中，你可能会遇到一种情况：某个查询在测试环境飞快，但上线后就卡死。这通常是因为“参数嗅探”。
场景分析：
如果我们有一个存储过程根据 @Company 筛选汽车。如果第一次传入的参数是极其罕见的值（导致索引查找），而生成的执行计划被缓存下来；当下次传入常见值（应该用表扫描或哈希连接更快）时，数据库仍然强行使用旧的索引查找计划，导致性能崩溃。
解决方案：
我们在 2026 年通常使用 INLINECODE1fca3171 或 INLINECODE12bc6b9e 来提示数据库引擎。
-- 针对特定数据分布不均匀的查询强制重新编译
SELECT *
FROM CARS
WHERE COMPANY = @TargetCompany
OPTION (RECOMPILE);
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总结
通过这篇文章，我们从基础的数据准备出发，逐步深入探索了 SQL 中在同一列匹配多个值的各种方法。我们从简单的 INLINECODEe50d94f9 运算符学到了灵活的 INLINECODEa00f3b08 模式匹配，再到精确的数值范围筛选。
更重要的是，我们结合了 2026 年的开发语境，讨论了 AI 辅助编程、大数据量下的性能调优以及边界情况的处理。
掌握这些技术后，你可以自信地处理复杂的搜索需求，同时避免常见的性能陷阱。记住，写出能运行的 SQL 只是第一步，写出能适应未来数据增长、易于维护且高效的代码，才是我们追求的目标。让我们在接下来的项目中，灵活运用这些技巧，并结合现代 AI 工具，构建更强大的数据应用。