SQLite 查询进阶：深入解析 LIKE 与 IN 的组合应用及 2026 开发趋势

2026-02-14 03:42:13 0条评论 3次阅读 0人点赞

在日常的软件开发过程中，我们经常需要处理复杂的数据库查询。SQLite 作为一个轻量级但功能强大的关系数据库管理系统，为我们提供了丰富的 SQL 运算符来实现各种数据检索需求。其中，INLINECODE17208272 和 INLINECODEd6a17b31 是两个非常基础且常用的运算符。你可能在单独使用它们时已经驾轻就熟，但你是否想过如何将它们巧妙地结合起来，以解决更棘手的数据筛选问题？

在这篇文章中，我们将深入探讨如何在 SQLite 中结合使用 INLINECODE40ada01e 和 INLINECODE63718d94 运算符。我们不仅会演示如何构建高效的查询语句，还会分享一些实用的性能优化技巧，并帮助你避开常见的坑。此外，结合 2026 年最新的开发趋势，我们还将讨论如何利用现代工具链（如 AI 辅助编程）来优化我们的数据库交互体验。无论你是在构建数据分析工具，还是仅仅为了优化一个简单的搜索功能，这篇文章都将为你提供实用的参考。

1 基础回顾：LIKE 与 IN 运算符
2 为什么要组合使用 LIKE 和 IN？
3 准备工作：创建示例环境
4 场景实战：结合 LIKE 和 IN 的多种方式
5 进阶技巧：从 OR 到 REGEXP 的演变
6 2026 技术视角：AI 辅助与现代化开发
7 高级技巧与最佳实践
8 常见问题解答与陷阱
9 结语

基础回顾：LIKE 与 IN 运算符

在深入探讨之前，让我们先快速回顾一下这两个核心概念。确保我们对基础有扎实的理解，有助于更好地处理后续的复杂组合。

理解 LIKE 运算符

INLINECODE1dba9cd3 运算符是 SQL 中用于字符串模式匹配的利器。不同于 INLINECODE92512eb9 这种精确匹配，LIKE 允许我们通过通配符来查找具有特定模式的数据。这在处理模糊搜索时非常有用，比如“找出所有包含特定关键字的名字”。

它主要使用两种通配符：

百分号 (INLINECODE055db1e5)：匹配任意数量的字符（包括零个字符）。例如，INLINECODE956fe924 匹配以 "a" 开头的任何字符串。
下划线 (INLINECODE85f4adb3)：精确匹配单个字符。例如，INLINECODEa9169021 匹配像 "ba", "1a" 这样两个字符且以 "a" 结尾的字符串。

基本语法：

SELECT column1, column2
FROM table_name
WHERE columnN LIKE pattern;

理解 IN 运算符

INLINECODE42631b6c 运算符则是我们在处理“多值匹配”时的首选。它允许你在 INLINECODE1f478edb 子句中指定多个值，只要列中的值匹配列表中的任意一个，该行就会被选中。这比写一长串 OR 条件要简洁得多，而且通常更易于数据库引擎优化。

基本语法：

SELECT column1, column2
FROM table_name
WHERE column_name IN (value1, value2, ...);

为什么要组合使用 LIKE 和 IN？

你可能会问，为什么我们需要把它们结合起来？想象一个真实的场景：你正在维护一个产品数据库，你需要找出所有名称中包含“Phone”或者是“Tablet”的产品。如果使用传统的 OR 逻辑，代码会变得冗长且难以维护。

SQLite 并不直接支持 WHERE column LIKE IN (...) 这样的语法。因此，我们需要通过逻辑组合来实现“多值模式匹配”。掌握这种技巧，可以让你写出既符合业务逻辑又保持代码整洁的 SQL 语句。

准备工作：创建示例环境

为了让我们能够一起实际操作并观察结果，我们需要一个演示用的数据表。在本文的所有示例中，我们将使用一个名为 products 的表。这个表包含了基本的库存信息。

你可以运行下面的 SQL 语句来创建并填充这个表，这样你就可以在本地复现我们的查询结果：

-- 创建产品表
CREATE TABLE products (
    product_id INTEGER PRIMARY KEY,
    product_name TEXT NOT NULL,
    category TEXT,
    price DECIMAL(10, 2), -- 增加价格字段以便后续演示
    inventory_count INTEGER DEFAULT 0 -- 库存数量
);

-- 插入一些示例数据
INSERT INTO products (product_name, category, price, inventory_count) VALUES 
(‘iPhone 14‘, ‘Electronics‘, 799.00, 50),
(‘Samsung Galaxy S23‘, ‘Electronics‘, 899.00, 40),
(‘iPad Air‘, ‘Tablets‘, 599.00, 20),
(‘MacBook Pro‘, ‘Laptops‘, 1299.00, 15),
(‘Lenovo ThinkPad‘, ‘Laptops‘, 999.00, 30),
(‘Apple Watch‘, ‘Wearables‘, 399.00, 60),
(‘Sony Headphones‘, ‘Accessories‘, 199.00, 100),
(‘Google Pixel 7‘, ‘Electronics‘, 699.00, 25),
(‘Dell Monitor‘, ‘Accessories‘, 299.00, 10),
(‘OnePlus Nord‘, ‘Electronics‘, 329.00, 45);

场景实战：结合 LIKE 和 IN 的多种方式

现在，让我们进入正题。我们将通过几个常见的实际场景，看看如何通过组合这两个运算符来解决复杂问题。

场景一：使用 OR 逻辑模拟多模式匹配

需求： 假设我们需要找出所有名称中包含“Apple”或者名称中包含“Samsung”的产品。

虽然我们想表达的是“匹配这一组模式”，但 SQLite 中最直接的方法是使用 INLINECODE69f1d012 将多个 INLINECODE3276d4dd 条件连接起来。这在逻辑上等同于 IN 的效果。

代码示例：

SELECT product_id, product_name
FROM products
WHERE product_name LIKE ‘%Apple%‘ 
   OR product_name LIKE ‘%Samsung%‘
ORDER BY product_name;

深入解析：

在这个查询中，我们使用了 % 通配符来包裹关键词。这意味着只要产品名称中出现“Apple”或“Samsung”，无论它是在开头、结尾还是中间，都会被选中。这种写法是实现“多模式模糊匹配”的标准做法。

场景二：精确多值匹配（IN 的基础用法）

在深入模糊匹配之前，让我们先看看 INLINECODEa8a62ae0 运算符本身的威力。当我们不需要模糊匹配，只需要精确匹配一系列特定的值时，INLINECODE30ae09d6 是最佳选择。

需求： 查找类别为“Laptops”或“Tablets”的产品。
代码示例：

SELECT *
FROM products
WHERE category IN (‘Laptops‘, ‘Tablets‘);

场景三：混合逻辑——既包含又排除

有时候，我们的查询逻辑会比“要么A要么B”更复杂。我们可能需要组合多个条件。

需求： 查找名称中包含“Pro”或者“Air”的产品，但该产品必须是电子类产品（以简化为例，这里我们假设筛选条件更为具体），并且我们想排除某些特定的品牌。

让我们结合 INLINECODE92eff722 和 INLINECODE72f59f9f（或 NOT LIKE）来实现这个逻辑。

代码示例：

SELECT product_name, category
FROM products
WHERE (product_name LIKE ‘%Pro%‘ OR product_name LIKE ‘%Air%‘)
-- AND category IN (‘Laptops‘, ‘Tablets‘) -- 可以进一步结合 IN 缩小范围
ORDER BY product_name;

场景四：查找包含特定字符列表的产品

让我们看一个稍微棘手的例子。假设你想根据产品名称中包含的特定字母来筛选库存。

需求： 找出所有产品名称中包含字母“a”或者字母“o”的产品。为了结果的有序性，我们按 ID 排序。
代码示例：

SELECT product_id, product_name
FROM products
WHERE product_name LIKE ‘%a%‘ 
   OR product_name LIKE ‘%o%‘
ORDER BY product_id;

进阶技巧：从 OR 到 REGEXP 的演变

虽然多个 LIKE ... OR ... 语句能解决问题，但在我们处理成百上千个关键词时（例如，在构建一个垃圾邮件过滤器或敏感词库时），这种 SQL 语句会变得极其冗长且难以维护。在 2026 年的现代开发环境中，我们倾向于寻找更具扩展性的解决方案。

1. 引入正则表达式 (REGEXP)

SQLite 支持通过 REGEXP 运算符进行正则表达式匹配。虽然默认编译下可能不可用，但在大多数现代环境（如 Python, Node.js, PHP）中，SQLite 都能加载相应的扩展。

传统写法（繁琐）：

SELECT * FROM products
WHERE product_name LIKE ‘%Pro%‘
   OR product_name LIKE ‘%Air%‘
   OR product_name LIKE ‘%Pad%‘;

现代写法（高效）：

-- 假设已加载 REGEXP 函数
SELECT * FROM products
WHERE product_name REGEXP ‘(Pro|Air|Pad)‘;

这种写法不仅代码更整洁，而且在处理复杂模式匹配时，性能通常优于多个 LIKE OR 组合。

2. 利用 FTS5 进行全文搜索

如果你正在处理大量的文本数据，并且对性能有极高要求，INLINECODEeb8e9c4f 和 INLINECODEdbcae15a 都可能面临瓶颈（全表扫描）。在 2026 年，基于 SQLite 的现代应用更倾向于使用 FTS5 (Full-Text Search) 扩展。

创建 FTS5 虚拟表：

CREATE VIRTUAL TABLE products_fts USING fts5(product_name, category, content=‘products‘, content_rowid=‘product_id‘);

-- 填充数据
INSERT INTO products_fts(rowid, product_name, category) SELECT product_id, product_name, category FROM products;

使用 FTS5 查询：

-- 查找包含 Apple 或 Samsung 的产品，利用全文索引，速度极快
SELECT product_name 
FROM products_fts 
WHERE products_fts MATCH ‘Apple Samsung‘;

AI 时代的优化建议：

在我们的实际项目中，我们通常会将应用层的搜索逻辑与数据库层结合。例如，结合 Embedding（向量化）技术：我们可以将产品名称转化为向量存储在向量数据库中，然后进行语义搜索。但在传统的 SQLite 场景下，FTS5 依然是“性价比”最高的搜索优化方案。

2026 技术视角：AI 辅助与现代化开发

1. AI 驱动的 SQL 构建

在 2026 年，我们不再孤立地编写 SQL。结合 Cursor 或 Windsurf 这样的 AI IDE，当我们面对一个复杂需求，比如“找出所有价格在 500 到 1000 之间，且名称包含 Apple 或 Samsung 的电子产品”时，我们可以直接让 AI 生成查询语句：

Prompt 示例：

> "Write an SQLite query to select electronics with price between 500 and 1000 where name contains ‘Apple‘ or ‘Samsung‘."

AI 会自动处理 INLINECODE3d270859 和 INLINECODEe55718c2 的组合，甚至为你加上括号以确保逻辑优先级正确。这不仅提高了效率，还减少了因逻辑错误导致的 Bug。

2. 性能监控与可观测性

在传统的开发中，我们往往忽视了 SQLite 查询的性能监控。但在现代工程实践中，即使是轻量级数据库，我们也需要关注查询耗时。

最佳实践：

我们可以利用 SQLite 的 EXPLAIN QUERY PLAN 功能来分析我们的组合查询。

EXPLAIN QUERY PLAN 
SELECT * FROM products 
WHERE product_name LIKE ‘%Phone%‘ OR category = ‘Electronics‘;

结果分析：

如果输出显示 INLINECODE337c1283，这意味着发生了全表扫描。为了优化，我们可能会考虑为 INLINECODE28f696c6 字段创建索引，或者正如前面提到的，使用 FTS5 来处理 LIKE 部分。在生产环境中，结合 APM (Application Performance Monitoring) 工具，我们可以实时捕获慢查询，并动态调整我们的索引策略。

3. 安全左移：防范 SQL 注入

虽然 INLINECODE3f142b8a 和 INLINECODEec7334d9 很有用，但它们也是 SQL 注入的高发区。特别是在 2026 年，随着供应链安全攻击的增加，我们必须在代码层面严格把关。

错误做法（字符串拼接）：

# 危险！不要这样做
keyword = get_user_input()
query = f"SELECT * FROM products WHERE product_name LIKE ‘%{keyword}%‘"

正确做法（参数化查询）：

# 安全推荐
keyword = get_user_input()
query = "SELECT * FROM products WHERE product_name LIKE ?"
cursor.execute(query, (‘%‘ + keyword + ‘%‘,))

4. 动态 IN 列表的处理技巧

在应用开发中，IN 列表的长度往往是动态的。直接拼接字符串既不安全也不高效。

Python 中处理动态 IN 列表的最佳实践：

user_ids = [1, 3, 5, 7]
# SQLite 不支持直接传列表，我们需要动态生成占位符
placeholders = ‘,‘.join([‘?‘] * len(user_ids))
query = f"SELECT * FROM users WHERE id IN ({placeholders})"
cursor.execute(query, user_ids)

这种方法既保证了性能（利用了索引），又完美防御了 SQL 注入。

高级技巧与最佳实践

掌握了基本用法后，让我们来谈谈如何写出更专业、性能更高的查询语句。

1. 避免以通配符开头的模式（性能杀手）

当你使用 LIKE ‘%keyword‘ 时，如果数据量很大，查询性能可能会显著下降。这是因为数据库无法使用普通的索引（B-Tree）来加速查询，它必须对表中的每一行进行全表扫描。

优化建议：

尽量避免使用前导通配符，例如 LIKE ‘%keyword‘。
如果你确实需要后缀匹配，考虑将数据反转存储（这属于高级技巧，但在特定场景有效）。
或者，考虑使用 SQLite 的全文搜索（FTS）功能，它在处理文本搜索方面比 LIKE 快得多。

2. 逻辑优先级的重要性

在组合 INLINECODE7a8e0383、INLINECODE7efa0a10、INLINECODE425e7dd0 和 INLINECODE12511162 时，运算符的优先级至关重要。

错误的写法：

SELECT * FROM products
WHERE product_name LIKE ‘%phone%‘
OR category = ‘Tablets‘
AND price > 500;

由于 INLINECODE8747e958 的优先级通常高于 INLINECODEc79f4c34，上面的查询实际上会被解释为：INLINECODEe1ae9667 或者 INLINECODE67fb831c。这可能不是你想要的。

正确的写法（使用括号）：

SELECT * FROM products
WHERE (product_name LIKE ‘%phone%‘)
   OR (category = ‘Tablets‘ AND price > 500);

经验法则： 永远不要吝啬括号。使用括号明确地定义你的逻辑分组，这不仅能防止错误，还能让代码阅读者一眼看出你的意图。

3. 使用 REGEXP 处理极其复杂的模式

如果你发现你需要写很多个 INLINECODE1e4ec95f 来匹配不同的模式，那么你的 SQL 可能会变得非常冗长。虽然 SQLite 默认没有开启正则表达式支持，但在很多 SQLite 编译版本中，你可以使用 INLINECODE642ed5e3。

注意：要在 SQLite 中使用 INLINECODE2f9cc629，你可能需要通过应用层（如 Python 或 PHP）加载相应的扩展函数，或者确保你的 SQLite 版本支持。虽然这不是标准 SQL，但在处理超级复杂的模式时，它比几十个 INLINECODEfa993aec 要强得多。

常见问题解答与陷阱

在编写这些查询时，即使是经验丰富的开发者也容易犯错。让我们看看几个常见的问题。

Q: 我可以直接写成 WHERE name IN (‘%a%‘, ‘%b%‘) 吗？

A: 不可以。 这是一个非常常见的误解。INLINECODE3706de81 运算符是进行精确匹配的。它不会把 INLINECODE299b0995 当作通配符模式，而是当作一个字面字符串。也就是说，它会查找名称确切等于“%a%”的行，而不是包含“a”的行。你必须使用 WHERE name LIKE ‘%a%‘ OR name LIKE ‘%b%‘。

Q: LIKE 是否区分大小写？

A: 这取决于 SQLite 的编译方式。对于 ASCII 字符，SQLite 的 INLINECODE8e64acd1 默认是不区分大小写的。但对于 Unicode 字符，行为可能取决于具体的实现和编译选项。如果你需要严格的大小写匹配，可以使用 INLINECODEc8617161 运算符或者使用 COLLATE 子句。

结语

通过这篇文章，我们深入探讨了如何在 SQLite 中灵活地结合使用 INLINECODEf0ddca27 和 INLINECODE3f878eea 运算符。我们了解到，虽然 SQLite 不直接支持“IN 模式列表”的语法，但通过逻辑运算符的组合，我们完全可以实现复杂且高效的数据筛选。

我们不仅学习了基础的语法，还分析了实际的代码示例，并讨论了性能优化和常见的错误陷阱。结合 2026 年的技术视野，我们还探索了 FTS5 全文搜索、AI 辅助编码以及现代安全实践。掌握这些技巧将帮助你在日常开发中编写更加健壮和高效的 SQL 查询。

下次当你面对一个复杂的数据检索需求时，不要害怕组合使用这些运算符。记住，清晰的逻辑（通过括号体现）和对性能（注意前导通配符）的关注是写出优秀查询的关键。希望这些技巧能为你的数据库操作带来启发！

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