在日常的数据库开发和管理工作中，我们经常需要处理复杂的数据检索需求。你肯定遇到过这样的情况：不仅需要筛选出符合特定类别的数据（比如“电子产品”或“图书”），还需要在这些结果中进一步匹配特定的文本模式（比如包含特定关键词或以某个字母开头）。
如果单独使用 SQL 的 INLINECODE6b579f17 或 INLINECODE668e819d 运算符，我们往往需要在 INLINECODEcbb5904d 子句中编写冗长的 INLINECODE23d51bd2 条件，这不仅让代码显得臃肿，还容易造成逻辑混淆。那么，有没有一种更优雅、更高效的方式来解决“多值匹配”加“模式模糊搜索”的问题呢？
答案是肯定的。在这篇文章中，我们将深入探讨如何将 INLINECODEeab1ddaa 和 INLINECODEd8572510 运算符结合起来使用。我们将通过实际案例，展示这种组合如何帮助我们简化查询逻辑，同时保持代码的高性能和可读性。无论你是 SQL 初学者还是希望优化查询语句的资深开发者，这篇文章都将为你提供实用的技巧和见解。
基础概念回顾：为什么我们需要组合它们？
在深入组合用法之前，让我们简要回顾一下这两个运算符的独立功能，这将帮助我们理解它们结合后的强大之处。
- INLINECODEfc474314 运算符：这是我们在 SQL 中进行模糊查询的利器。它允许我们基于通配符（如 INLINECODE3670dc0a 或
_）来搜索字符串中的特定模式。例如，查找所有以“A”开头的名字。 - INLINECODEc5fd3501 运算符：这是多条件精确筛选的快捷方式。它允许我们在 INLINECODEa3217faa 子句中指定多个值，而无需编写多个
OR条件。例如，查找属于“类别A”或“类别B”的产品。
面临的挑战：
假设我们需要找出“所有属于‘电子产品’或‘服装’类别，且产品名称以‘A’或‘B’开头”的数据。
如果不结合使用，我们可能会写出这样的查询：
-- 传统的冗长写法
SELECT *
FROM products
WHERE (category_name = ‘Electronics‘ OR category_name = ‘Clothing‘)
AND (product_name LIKE ‘A%‘ OR product_name LIKE ‘B%‘);
虽然这行得通，但当条件增加到五个、十个甚至更多时，SQL 语句会变得极长且难以维护。通过巧妙地组合 INLINECODE70ebeb6a 和 INLINECODEa41f56b3 的逻辑（或者利用一些进阶技巧），我们可以让查询更加清晰。
核心语法结构
最基础的组合方式是在 INLINECODE01483a08 子句中同时使用这两个运算符，利用 INLINECODE26530a5e 或 OR 逻辑连接它们。
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE column_name LIKE pattern
AND column_name IN (value1, value2, ...);
这种结构让我们能够“一箭双雕”：既利用 INLINECODE1f183a5d 锁定目标范围，又利用 INLINECODE1830cb22 在该范围内进行精细的模式过滤。
准备工作：构建我们的测试环境
为了演示这些技巧的实际效果，让我们先创建一个包含丰富数据的 products 表。这个表将涵盖各种产品名称和类别，方便我们测试不同的搜索场景。
-- 创建产品表
CREATE TABLE products (
product_id INT PRIMARY KEY,
product_name VARCHAR(100),
category_name VARCHAR(50),
price DECIMAL(10, 2)
);
-- 插入多样化的测试数据
-- 包含电子产品、图书、服装等类别，以及不同首字母和关键词的产品
INSERT INTO products (product_id, product_name, category_name, price)
VALUES
(1, ‘Apple iPhone 13‘, ‘Electronics‘, 999.99),
(2, ‘Book: SQL Mastery‘, ‘Books‘, 29.99),
(3, ‘Blue T-Shirt‘, ‘Clothing‘, 19.99),
(4, ‘Banana‘, ‘Groceries‘, 0.99),
(5, ‘Bluetooth Speaker‘, ‘Electronics‘, 49.99),
(6, ‘Black Jeans‘, ‘Clothing‘, 39.99),
(7, ‘Android Tablet‘, ‘Electronics‘, 299.99),
(8, ‘Advanced Python Guide‘, ‘Books‘, 49.99),
(9, ‘Baseball Cap‘, ‘Clothing‘, 15.99);
-- 查看所有数据
Select * FROM products;
实战演练：结合 LIKE 和 IN 的多种场景
现在，让我们通过几个具体的例子，看看如何在实际开发中应用这种组合技巧。
示例 1：多类别下的首字母筛选
场景：作为电商后台的管理员，你可能需要快速查找所有属于 “电子产品” 或 “服装” 类别，且产品名称 以 ‘A’ 或 ‘B’ 开头 的商品。这常用于整理库存或生成特定字母开头的目录。
在这个查询中，我们使用 INLINECODE9ddf4232 进行模式匹配（以 A 或 B 开头），同时使用 INLINECODEdf2ddd08 来限制类别的范围。注意这里使用了括号 () 来确保逻辑运算的优先级正确。
查询代码：
SELECT *
FROM products
WHERE (product_name LIKE ‘A%‘ OR product_name LIKE ‘B%‘)
AND category_name IN (‘Electronics‘, ‘Clothing‘);
代码解析：
- INLINECODE952d1fcf: 这部分负责过滤名称。INLINECODE06f7e1ea 是通配符，代表“任意数量的字符”。这里我们筛选出以 A 或 B 开头的记录。
-
AND: 连接两个条件，意味着必须同时满足前后两边的条件。 -
category_name IN (‘Electronics‘, ‘Clothing‘): 这部分限制了类别，只允许这两个类别的数据通过。
预期输出：
productname
price
—
—
Apple iPhone 13
999.99
Blue T-Shirt
19.99
Bluetooth Speaker
49.99
Black Jeans
39.99
Baseball Cap
15.99### 示例 2：关键词与多类别的组合匹配
场景：这次的需求更加具体。我们想要找出所有名称中 包含 “Phone” 或 “Tablet” 的产品，但前提是它们必须属于 “电子产品” 或 “配件” 类别。
这在搜索特定设备类型时非常有用，尤其是当你的产品名称中混合了不同设备的描述时。
查询代码：
SELECT *
FROM products
WHERE (product_name LIKE ‘%Phone%‘ OR product_name LIKE ‘%Tablet%‘)
AND category_name IN (‘Electronics‘, ‘Accessories‘);
代码解析：
- INLINECODE38b4354b: 这里的 INLINECODE358de829 出现在关键词前后，表示只要名称中包含“Phone”这个词，无论它前面或后面有什么字符，都会被匹配到。
- 我们再次使用了括号来包裹 INLINECODE5985f05c 条件。如果不加括号，SQL 可能会先执行 INLINECODE4e68fcd4，导致逻辑错误（例如，匹配包含 Phone 的产品，或者属于 Accessories 的所有产品），这通常不是我们想要的结果。
预期输出：
productname
price
—
—
Apple iPhone 13
999.99
Android Tablet
299.99### 示例 3：反向思维——使用 NOT LIKE 和 NOT IN
有时候，排除数据比查找数据更直观。结合使用 INLINECODE9b52bcbd 和 INLINECODEdd98c3ad 可以帮助我们过滤掉不需要的干扰项。
场景：我们需要获取一份产品清单，要求是 排除 所有 “杂货” 类别的商品，同时产品名称 不能 以 “A” 开头。这可能用于生成非食品类且非 A 开头的促销列表。
查询代码：
SELECT *
FROM products
WHERE product_name NOT LIKE ‘A%‘
AND category_name NOT IN (‘Groceries‘);
解析：
-
NOT LIKE ‘A%‘筛选掉所有以 A 开头的名称。 -
NOT IN (‘Groceries‘)移除了类别为“Groceries”的行。
预期输出：
productname
price
—
—
Book: SQL Mastery
29.99
Blue T-Shirt
19.99
Bluetooth Speaker
49.99
Black Jeans
39.99
Android Tablet
299.99
Advanced Python Guide
49.99
Baseball Cap
15.99### 示例 4：进阶技巧——动态生成 LIKE 模式
虽然这不是标准 SQL 的直接语法，但这是一个在复杂业务场景中非常实用的技巧。想象一下，如果你需要在 INLINECODE613d161d 列表中定义的是 搜索模式本身，而不是具体的列值，SQL 标准并不直接支持 INLINECODEb6108557 这种写法。
为了实现“筛选以 A 或 B 或 M 开头的产品”，我们通常还是会回归到 INLINECODEf18cebf5 语句，但我们可以利用 INLINECODEc529a7ef（正则表达式，在 MySQL 或 PostgreSQL 中支持）来极大简化代码。这是一种“更高级的 LIKE”。
场景：查询产品名称以 “A”、“B” 或 “S” 开头的产品。
查询代码 (MySQL 风格)：
-- 使用正则表达式模拟“多模式 IN”的效果
SELECT *
FROM products
WHERE product_name REGEXP ‘^(A|B|S)‘;
或者，在标准 SQL 中模拟这种效果（更接近我们的主题）：
-- 标准做法：组合多个 LIKE
SELECT *
FROM products
WHERE (product_name LIKE ‘A%‘ OR product_name LIKE ‘B%‘ OR product_name LIKE ‘S%‘);
虽然后者看起来代码行较多，但在不支持正则的数据库中，这是最稳妥的方法。这提醒我们，虽然 IN 很方便，但在处理“前缀列表”这种模式匹配时，我们往往需要灵活变通。
性能优化与最佳实践
在掌握了如何编写这些查询之后，作为负责任的开发者，我们还需要关注查询的性能。
1. 索引的重要性
- INLINECODE3f369587 的性能：通常数据库优化器对 INLINECODE00112cf4 处理得很好，尤其是当列表中的值是常量且数量不多时。
-
LIKE的陷阱：这是性能优化的关键点。
* 前缀匹配（Like ‘A%‘）：这是高效的。数据库可以利用索引快速定位以 A 开头的数据。
* 包含匹配（INLINECODE5f93c4f8）或后缀匹配（INLINECODEdb0ca7b1）：这是性能杀手。因为通配符在最前面，数据库无法使用标准的 B-Tree 索引，必须进行全表扫描，逐行检查每一行数据。
建议：尽可能避免使用 INLINECODE1a1322f2 这种模式。如果业务必须进行全文检索，建议考虑使用数据库的全文索引功能（如 MySQL 的 INLINECODEe1c30fde）或引入 Elasticsearch 之类的搜索引擎。
2. 逻辑运算符的优先级
我们在示例中多次使用了括号。请记住，INLINECODEd8e05caf 的优先级通常高于 INLINECODEeb86b1b0。如果你写得含糊不清：
-- 危险的写法
WHERE col1 LIKE ‘A%‘ OR col2 LIKE ‘B%‘ AND col3 IN (‘X‘);
数据库可能会将其理解为：
WHERE col1 LIKE ‘A%‘ OR (col2 LIKE ‘B%‘ AND col3 IN (‘X‘));
这大概率会返回你不想要的数据。永远使用括号来明确你的逻辑意图，这不仅是为了机器，也是为了以后阅读代码的你或同事。
3. NULL 值的处理
INLINECODEf6f4b8a0 和 INLINECODE0af5adbc 对 INLINECODE81d9207f 的处理可能会导致结果“意外地消失”。如果 INLINECODE02f46cba 是 INLINECODEebbd3def，它既不会匹配 INLINECODE65e398c8，也不会报错，只会被静默过滤。如果你需要处理 NULL，记得加上 OR category_name IS NULL。
总结
在这篇文章中，我们探讨了如何在 SQL 中结合使用 INLINECODE29c06ba5 和 INLINECODEa66bd0f5 运算符。我们认识到，虽然 SQL 没有直接的 INLINECODE26cff0ce 语法，但通过合理的逻辑组合（INLINECODE86512aec/OR）和括号的使用，我们可以实现强大的多条件过滤。
我们通过具体的 products 表示例，演示了从简单的首字母筛选到复杂的组合模式匹配。更重要的是，我们强调了括号在控制逻辑优先级中的关键作用，以及通配符位置对查询性能的巨大影响。
掌握这种组合技巧，将帮助你在面对复杂的数据筛选需求时，写出更加清晰、准确且高效的 SQL 查询。下一次当你面对一个需要同时匹配“特定类别”和“模糊名称”的需求时，你就知道该怎么游刃有余地处理了。
希望这篇指南能对你的 SQL 学习之旅有所帮助！