作为一名数据库开发者或数据分析师，我们经常面临这样的挑战：如何从庞大的数据海洋中精确地捞出我们需要的信息？虽然简单的条件查询能解决一部分问题，但在现实业务中，需求往往更加复杂——比如，我们既需要查看“北京”的客户，也需要查看“上海”的客户。这就涉及到了多条件的组合逻辑。
在 SQL 的工具箱中，OR 运算符就是那个帮助我们“扩大查询范围”的关键工具。不同于 AND 运算符那样严格地要求所有条件都满足，OR 更加宽容：只要满足其中一个条件，记录就会被选中。
在这篇文章中，我们将深入探讨 SQL OR 运算符的方方面面。我们将从基础语法出发，通过详细的代码示例演示它在实际场景中的应用，更重要的是，我们会结合 2026 年的先进开发理念，分享一些关于性能优化、逻辑优先级以及 AI 辅助编程的最佳实践，帮助你编写出既高效又无 bug 的 SQL 查询。
什么是 SQL OR 运算符？
简单来说，SQL OR 运算符用于在 WHERE 子句中连接两个或多个条件。它的逻辑判断规则是“或”：只要这些条件中任意一个被评估为 TRUE（真），那么该行记录就会被包含在最终的结果集中。
为了让你更好地理解，我们可以将其与 AND 运算符做一个对比：
- AND 运算符：更加严格，所有条件必须同时为真，记录才会被返回。它是缩小查询范围的工具。
- OR 运算符：更加包容，只要任意一个条件为真，记录就会被返回。它是扩大查询范围的工具。
#### 基础语法
让我们先来看一下最基础的语法结构。当你需要在查询中应用多个备选条件时，可以使用如下格式：
-- 基础 OR 运算符语法演示
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition1 OR condition2 OR condition3 ...;
这里的 condition 可以是列值的比较（如 Age > 25），也可以是复杂的表达式。只要数据库引擎在扫描行时发现其中一条命中间，它就会停下对该行的条件检查并将其返回。
场景实战：SQL OR 运算符示例
光说不练假把式。为了更好地演示，我们假设有一个名为 Customers 的表，其中存储了客户的基本信息，包括 CustomerID、CustomerName、ContactName、Age、Country 和 City。
#### 示例 1：基础多值匹配
场景：市场部想要策划一场针对特定国家的促销活动，目标群体是位于 Spain（西班牙）或 Germany（德国）的所有客户。我们需要提取这些客户的全部信息。
查询代码：
-- 筛选西班牙或德国的客户
SELECT *
FROM Customers
WHERE Country = ‘Spain‘ OR Country = ‘Germany‘;
代码解析：
在这个查询中，我们使用了 INLINECODE8edf84b9 来连接两个针对 INLINECODE24a7aed8 字段的条件。
- 数据库引擎读取
Customers表的一行。 - 它首先检查
Country是否为 ‘Spain‘。如果是，条件成立，直接返回该行（短路求值）。 - 如果不是，它接着检查
Country是否为 ‘Germany‘。如果是，条件成立，返回该行。 - 只有当这两个条件都不满足时，该行才会被丢弃。
这种方式非常适合用来筛选离散的值，避免了写多个单独的查询语句。但在数据量极大的情况下，我们稍后会讨论为何 IN 有时是更好的选择。
#### 示例 2：混合数值与文本条件
场景：HR 部门需要一份特殊名单，筛选条件是：所有居住在 New York（纽约）的员工，或者薪资高于 $80,000 的员工（无论他们住在哪）。注意，这里的逻辑是“满足其一即可”。
查询代码：
-- 筛选纽约员工 OR 高薪员工
SELECT first_name, last_name, department, city, salary
FROM employees
WHERE city = ‘New York‘ OR salary > 80000;
预期输出示例：
lastname
city
:—
:—
Doe
New York
Smith
Boston
Brown
New York
深入分析：
请注意结果中的 Mike。他的薪水只有 60,000，并不满足第二个条件，但他住在 New York，所以依然会被选中。同样，Jane 虽然住在 Boston，但因为满足了薪资条件，也被选中了。这就是 OR 运算符的威力——它确保了只要有一条“路”走得通，记录就能被查出来。
进阶技巧：在 INSERT 语句中使用 OR
除了 SELECT 查询，OR 运算符也可以配合 INSERT 语句使用，这在数据迁移或条件性插入时非常有用。
#### 示例 3：条件性插入数据
场景：我们需要向 employees 表中插入一条新记录，但有一个业务规则：只有当新员工的部门是 HR，或者（由预算决定）他的薪水大于 $60,000 时，才允许执行这次插入。这是一种简单的数据校验逻辑。
查询代码：
-- 条件性插入：满足特定条件才执行
INSERT INTO employees (employee_id, first_name, last_name, department, salary, city)
SELECT 49, ‘Anna‘, ‘Johnson‘, ‘HR‘, 62000, ‘New York‘
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1 FROM employees WHERE employee_id = 49
)
AND (‘HR‘ = ‘HR‘ OR 62000 > 60000); -- 这里结合了业务逻辑判断
工作原理：
这里的 INLINECODEacfe9021 语句并没有从现有的表中读取数据，而是根据 INLINECODEb628f3b1 后的逻辑进行判断。因为 INLINECODE6ad78ad1 这个条件显然为真，整个 INLINECODE5c666120 表达式即为真，系统就会执行插入操作（前提是 ID 不存在）。这种将业务逻辑下沉到 SQL 的写法在现代后端开发中越来越常见，可以减少往返延迟。
更多实战案例：处理 NULL 值与范围查询
为了满足我们深入理解的需求，让我们再增加几个在开发中经常遇到的实际场景。
#### 示例 4：结合 NULL 值的处理
场景：在客户管理系统中，我们想要找出所有联系方式不完整的客户，具体来说，就是那些没有填写 Email 或者没有填写 Phone 的客户。
查询代码：
-- 查找联系方式缺失的客户
SELECT CustomerName, Email, Phone
FROM Customers
WHERE Email IS NULL OR Phone IS NULL;
关键点：
在 SQL 中处理 NULL 值时，必须使用 INLINECODE0ba7990f 或 INLINECODEc6d25030，不能简单地使用 INLINECODE57b702cb，因为 NULL 在 SQL 中代表“未知”，使用 INLINECODE4af9a61a 进行比较的结果依然是“未知”（即被视为 False）。这个查询帮助我们找出那些至少缺失一种联系方式的人，方便后续进行数据清洗。
2026 开发视角：AI 辅助下的 OR 逻辑编写与维护
随着我们步入 2026 年，软件开发的方式已经发生了深刻的变化。作为一名现代开发者，我们不再只是单打独斗地编写 SQL，而是与 AI 编程助手（如 GitHub Copilot, Cursor Windsurf 等）紧密协作。这种“Vibe Coding”（氛围编程）模式要求我们不仅能写代码，更要能精确地指导 AI 理解我们的意图。
#### 使用 AI 生成和验证复杂逻辑
当我们面对极其复杂的 OR 嵌套逻辑时，很容易陷入逻辑迷雾。在我们的最新实践中，利用 LLM（大语言模型）来辅助验证 SQL 逻辑已成为标准流程。
实战场景：假设你需要为一个多租户系统编写查询，条件涉及租户 ID、用户角色以及特定的功能开关。
传统的做法：自己在脑海中模拟逻辑，容易出错。
2026 年的做法：我们直接在 IDE 中向 AI 描述需求：“生成一个查询，查找属于租户 A 或租户 B，且角色是管理员或拥有财务访问权限的用户。”
AI 生成的代码（需人工审查）：
-- AI 辅助生成的多条件查询
SELECT *
FROM Users
WHERE (TenantID = 101 OR TenantID = 102)
AND (Role = ‘Admin‘ OR HasFinanceAccess = 1);
我们的工作：重点在于审查括号的位置。虽然 AI 很强，但在处理特定的业务逻辑优先级时，我们依然需要严格把关。注意这里我们使用了括号来明确 INLINECODE0b18e4e1 的逻辑，防止数据库误解为 INLINECODE164d2fe1。
LLM 驱动的调试：如果查询结果不符合预期，我们可以直接把查询结果样本丢给 AI：“为什么查询结果里包含了租户 C 的数据？”AI 会迅速分析出可能是某个 INLINECODE5b7124e1 条件覆盖了过滤逻辑，或者 INLINECODE27331748 字段存在隐式转换问题。这种反馈循环比传统的手动调试快了数倍。
性能优化与常见错误（2026 版）
作为负责任的开发者，我们不仅要写出能跑的代码，还要写出跑得快的代码。在数据量呈指数级增长的今天，这一点尤为重要。
#### 1. 性能建议：索引的致命陷阱
在 2026 年，虽然云数据库（如 PlanetScale, Supabase, Neon）有了自动化的索引建议，但理解底层原理依然关键。
- IN vs OR：当使用 INLINECODE77eaa3d0 时，如果条件是针对同一个列的不同值，数据库优化器有时会将其转换为 INLINECODE8a828a71 操作。但如果不转换，
OR可能会导致索引效率降低，因为数据库可能需要进行“索引联合”操作，这比单一范围扫描要慢。
优化前*：WHERE Country = ‘Spain‘ OR Country = ‘Germany‘
优化后*：WHERE Country IN (‘Spain‘, ‘Germany‘)
后者不仅可读性更强，而且对于现代数据库优化器来说，执行计划通常更稳定。
- 不同列的 OR：这是性能杀手。例如 INLINECODE090f4230。如果 INLINECODEd6a93c5e 有索引，
Salary也有索引，数据库可能很难同时利用这两个索引，最终可能会放弃索引，直接进行全表扫描。
* 解决方案：在现代高并发系统中，我们通常建议使用 UNION ALL 来重写这种查询（除非你有去重需求）。
-- 使用 UNION ALL 重写跨列 OR 查询（通常性能更好）
-- 注意： UNION ALL 不会去重，如果业务逻辑允许（如ID唯一），性能远超 OR
SELECT * FROM employees WHERE Age 100000;
-- 如果原始 OR 有去重需求，则使用 UNION
#### 2. 可观测性与生产环境调试
在现代 DevSecOps 流程中，我们强调“安全左移”。复杂的 OR 逻辑有时会成为 SQL 注入的温床，如果拼接不当的话。
最佳实践：永远使用参数化查询，而不是字符串拼接。
-- 错误：拼接字符串（高风险）
-- "SELECT * FROM Users WHERE Role = ‘Admin‘ OR Role = ‘" + userInput + "‘";
-- 正确：参数化查询（安全）
-- 伪代码示例
query = "SELECT * FROM Users WHERE Role = ‘Admin‘ OR Role = ?";
execute(query, [userInput]);
关键概念：运算符优先级与使用括号
这是使用 OR 时最容易“踩坑”的地方，请务必仔细阅读。
在 SQL 中，AND 运算符的优先级通常高于 OR 运算符。这意味着，当你在同一个 WHERE 子句中混合使用它们时，数据库会先执行 AND 连接的条件，然后再执行 OR。
错误示例场景：
你想找“销售部（Sales）的员工”，或者“IT 部门且工资大于 80000 的员工”。如果你这样写：
-- 潜在的逻辑陷阱
SELECT * FROM employees
WHERE department = ‘Sales‘
OR department = ‘IT‘ AND salary > 80000;
实际执行逻辑：
由于 AND 优先级更高，数据库会将其理解为：department = ‘Sales‘ OR (department = ‘IT‘ AND salary > 80000)。虽然在这个特定例子中结果可能符合预期，但在更复杂的逻辑中，这会导致返回错误的行。
最佳实践：
永远使用括号 () 来明确你的逻辑意图。这不仅消除了歧义，也让代码更具可读性，对于接手你代码的其他开发者（包括未来的 AI 代码审查工具）来说更加友好。
-- 清晰且安全的写法
SELECT * FROM employees
WHERE (department = ‘Sales‘)
OR (department = ‘IT‘ AND salary > 80000);
总结：从 SQL 到智能工程
至此，我们已经全面掌握了 SQL 中的 OR 运算符。它是我们处理多条件筛选、扩大数据检索范围不可或缺的利器。
让我们快速回顾一下关键要点：
- OR 运算符逻辑是“满足其一即可”，只要有一个条件为真，行即被选中。
- 与 AND 不同，OR 用于扩大结果集。
- 在混合使用 AND 和 OR 时，务必使用括号来控制运算顺序，防止逻辑歧义。
- 对于同一列的多个值筛选，优先考虑使用 IN 运算符。
- 对于跨列的 OR 查询，尝试使用 UNION 重写以获得更好的索引利用率。
- 在 2026 年的开发环境中，善用 AI 工具辅助生成和验证 SQL 逻辑，但永远保持对底层原理的敬畏。
掌握了这些技巧，你就可以在面对复杂的业务需求时，游刃有余地构建出精准、高效且安全的 SQL 查询了。不妨打开你的数据库控制台（或 Cursor 编辑器），试着用 OR 运算符重构一下你现有的复杂查询，看看是否能找到更好的优化方案。