在我们日常的数据库管理与开发工作中，数据提取的精准度往往决定了业务逻辑的质量。MySQL 作为最流行的关系型数据库之一，为我们提供了强大的 SQL 操作符来处理这些需求。其中，IN 操作符擅长处理基于特定离散值集合的过滤，而 LIKE 操作符则是模糊搜索和模式匹配的利器。
你可能会想，如果我们将这两者结合起来使用，会发生什么？事实上，在实际的业务开发中，我们经常需要同时满足“属于某个类别”且“匹配某种格式”的复合查询条件。例如，筛选出“特定几个部门中”且“姓名以特定字母开头”的员工，或者查找“某些特定产品类别”中且“名称包含关键词”的商品。
在这篇文章中，我们将深入探讨如何结合使用 MySQL 中的 IN 和 LIKE 操作符。我们将不仅仅停留在语法层面，更会通过多个实际案例，深入分析它们的工作原理，并分享性能优化建议和常见陷阱。特别是在 2026 年的今天，随着数据量的爆炸式增长和 AI 辅助编程的普及，如何编写既高效又易于维护的 SQL 查询显得尤为重要。
深入理解基础操作符
在开始组合使用之前，让我们先快速回顾一下这两个操作符的独立功能，这是构建复杂查询的基石。
IN 操作符：精确定位列表中的值
IN 操作符允许我们在 WHERE 子句中指定多个值，只要字段的值匹配这个列表中的任意一个，该记录就会被选中。这比使用多个 OR 条件要简洁得多，且在处理大量离散值时通常性能更好。
基本语法：
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE column_name IN (value1, value2, ...);
在我们的实际开发经验中，当 IN 列表中的数据量适中（通常少于几千个值）且该字段建立了索引时，查询优化器会将其视为高效的范围查询。
LIKE 操作符：灵活的模式匹配
LIKE 操作符用于在 WHERE 子句中进行字符串的模式匹配。它通常配合两个通配符使用：
-
%：匹配任意数量的字符（包括零个字符）。 -
_：匹配任意单个字符。
基本语法：
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE column_name LIKE pattern;
组合使用 IN 和 LIKE 的艺术
当我们在同一个查询中结合 IN 和 LIKE 时，通常是使用 AND 逻辑运算符将它们连接起来。这意味着我们需要同时满足两个条件：字段的值必须出现在 IN 定义的列表中，并且字段的值必须符合 LIKE 定义的模式。
组合语法：
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE column_name IN (value1, value2, ...)
AND another_column_name LIKE pattern;
这种组合赋予了我们要构建非常具体的搜索标准的能力。让我们通过具体的例子来看看它在实战中是如何发挥作用的。
实战案例与代码解析
为了更好地演示，我们将创建一个测试数据库环境，并在接下来的几个示例中反复使用不同的场景。这些示例模拟了我们在处理企业级数据时常见的表结构。
环境准备：创建数据库和表
首先，让我们建立一个包含用户信息的 INLINECODEd2ebd949 表和一个包含产品信息的 INLINECODEae8979e8 表。我们将使用更贴近现代业务的字段设计。
-- 创建并选择数据库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS DemoDB;
USE DemoDB;
-- 创建 users 表
-- 包含 ID, 用户名, 部门 和 邮箱
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
username VARCHAR(50) NOT NULL,
department VARCHAR(50) NOT NULL,
email VARCHAR(100)
);
-- 插入示例用户数据
INSERT INTO users (username, department, email) VALUES
(‘alice_wonder‘, ‘HR‘, ‘[email protected]‘),
(‘bob_builder‘, ‘IT‘, ‘[email protected]‘),
(‘charlie_brown‘, ‘IT‘, ‘[email protected]‘),
(‘diana_prince‘, ‘Sales‘, ‘[email protected]‘),
(‘eve_polastri‘, ‘HR‘, ‘[email protected]‘),
(‘frank_castle‘, ‘Sales‘, ‘[email protected]‘);
-- 创建 products 表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
product_name VARCHAR(100) NOT NULL,
category VARCHAR(50) NOT NULL,
stock_status ENUM(‘In Stock‘, ‘Out of Stock‘)
);
-- 插入示例产品数据
INSERT INTO products (product_name, category, stock_status) VALUES
(‘Gaming Laptop‘, ‘Electronics‘, ‘In Stock‘),
(‘Office Chair‘, ‘Furniture‘, ‘In Stock‘),
(‘Wireless Mouse‘, ‘Electronics‘, ‘Out of Stock‘),
(‘Standing Desk‘, ‘Furniture‘, ‘In Stock‘),
(‘Smartphone‘, ‘Electronics‘, ‘In Stock‘),
(‘Notebook‘, ‘Stationery‘, ‘In Stock‘);
示例 1：多部门中的特定姓名模式筛选
场景： 假设我们需要从 HR 和 Sales 部门中，找出所有用户名以字母 ‘a‘ 开头的用户。
在这个场景中，我们不仅限定了部门范围（离散值），还对用户名格式有要求（模式匹配）。
-- 查询 HR 和 Sales 部门中，用户名以 ‘a‘ 开头的用户
SELECT id, username, department, email
FROM users
WHERE department IN (‘HR‘, ‘Sales‘) -- 筛选特定部门
AND username LIKE ‘a%‘; -- 筛选以 a 开头的用户名
输出结果：
username
:—
:—
alice_wonder
在这个查询中，数据库首先会通过 INLINECODE9adf550a 字段进行过滤（HR 或 Sales），然后在结果集中检查 INLINECODEa671f133 是否满足 LIKE 条件。INLINECODEb576a470 表示字符串必须以 ‘a‘ 开头，后面跟任意字符。结果只有 ‘alicewonder‘ 同时满足了这两个条件。
示例 2：排除特定值与否定模式匹配
场景： 我们想要查找所有 不属于 IT 部门的用户，并且他们的邮箱 不是 以 ‘tech.com‘ 结尾的。
这里我们展示了结合使用 INLINECODEf8ef78ba 和 INLINECODE7bcedcfd 的能力，这在数据清洗或排除特定数据集时非常有用。
-- 查询非 IT 部门，且邮箱域名不是 tech.com 的用户
SELECT username, department, email
FROM users
WHERE department NOT IN (‘IT‘)
AND email NOT LIKE ‘%tech.com‘;
示例 3：产品目录的复杂筛选（结合库存状态）
场景： 我们需要从 Electronics 和 Furniture 类别中，找出产品名称中包含 ‘e‘ 字母，且目前状态为 ‘In Stock‘ 的产品。
SELECT product_name, category, stock_status
FROM products
WHERE category IN (‘Electronics‘, ‘Furniture‘)
AND product_name LIKE ‘%e%‘
AND stock_status = ‘In Stock‘;
2026 前沿视角：从 AI 辅助到高级性能优化
作为身处 2026 年的开发者，我们不仅需要写出能运行的 SQL，更需要写出具备“可解释性”和“高性能”的代码。随着 AI 编程工具（如 Cursor, GitHub Copilot）的普及，编写基础 SQL 变得容易，但理解底层代价依然需要人类的智慧。
智能查询重写与 AI 伙伴
在现代开发流程中，当你使用 AI IDE 编写查询时，你可能会提示 AI：“优化这个包含多个 LIKE 和 IN 的查询”。一个优秀的 AI 代理不仅会输出代码，还会建议我们检查索引覆盖率。例如，它可能会警告我们：INLINECODEae8dc2a0 这种前导通配符会导致索引失效。我们应该把 AI 作为结对编程伙伴，让它帮我们生成 INLINECODEdd26d493 分析结果。
AI 辅助调试技巧：
如果查询运行缓慢，不要盲目重写。将慢查询日志复制给 AI，并附带表结构（SHOW CREATE TABLE），询问：“为什么会发生全表扫描？请给出基于成本的优化建议。”
深入性能：索引不仅仅是加速
在处理 IN 和 LIKE 的组合时，我们必须极其敏感地对待索引。
- IN 的索引优势：
WHERE id IN (1, 2, 3)通常能极其高效地利用主键或唯一索引。MySQL 优化器会将其视为多次范围查询，这非常快。
- LIKE 的索引陷阱：
* 后置通配符 (abc%)：安全。这是范围扫描，索引依然有效。
* 前置通配符 (%abc)：危险。这会导致数据库放弃索引树，转而进行全表扫描。在百万级数据表上，这可能是从 0.01秒 到 10秒 的区别。
替代方案：
如果业务必须支持包含任意位置的模糊搜索，单纯依赖 MySQL 的 LIKE 已经不再是 2026 年的最佳实践。我们可以考虑：
- MySQL 全文索引：适用于长文本的自然语言搜索。
- 反向索引：如果经常搜索后缀（如 INLINECODEc3dfb83b），可以存储反向字符串并使用 INLINECODE654595be。
- 外部搜索引擎：将数据同步到 Elasticsearch 或 OpenSearch，利用其倒排索引实现毫秒级的全文检索。
动态 SQL 与防御性编程
在应用层代码（如 Python, Node.js 或 Go）中构建包含 IN 和 LIKE 的查询时，SQL 注入是最大的敌人。不要手动拼接字符串。
最佳实践（伪代码逻辑）：
-- 错误做法：不要直接拼接用户输入
-- "WHERE name IN (" + user_input + ")"
-- 正确做法：使用参数化查询或预处理语句
-- 假设我们使用 ORM 或查询构建器
query = "SELECT * FROM users WHERE department IN (?, ?) AND username LIKE ?"
params = [‘HR‘, ‘Sales‘, ‘a%‘]
此外，当 IN 列表过长时（例如传入了几千个 ID），我们应该将这些 ID 放入临时表或使用 JOIN，而不是生成一个巨大的 SQL 语句，这可以有效避免网络传输开销和 SQL 解析性能下降。
总结与进阶
结合使用 MySQL 的 IN 和 LIKE 操作符，是我们处理复杂数据过滤需求时的得力助手。通过这篇文章，我们不仅学习了如何编写 WHERE column IN (...) AND another_column LIKE ... 这样的查询，更重要的是，我们理解了它们背后的逻辑、性能影响以及如何在实际业务场景中避坑。
关键要点：
- IN 适合处理明确的列表值，通常比多个 OR 更高效且代码更整洁。
- LIKE 适合模式匹配，但要小心前导通配符带来的全表扫描风险。
- 结合使用时，注意逻辑顺序，必要时使用括号
()来明确条件的优先级。 - 永远要考虑索引对查询性能的影响，尤其是在大数据量表上执行 LIKE 操作时。
下一步建议：
在你的下一个项目中，当你需要编写复杂的报表查询或搜索功能时，尝试运用今天学到的技巧。你可以尝试使用 INLINECODEd1adda19 命令来分析你的查询语句，看看 MySQL 是如何执行这些 IN 和 LIKE 操作的。甚至，你可以让 AI 辅助你解读 INLINECODEa40b610a 的结果，这将极大地提升你对数据库底层的理解能力。
希望这份 2026 版的指南能帮助你更加自信地驾驭 MySQL 查询！