SQL Server 高效查询：如何巧妙组合 LIKE 和 IN 运算符

2026-02-15 11:46:16 0条评论 2次阅读 0人点赞

在数据库开发与管理的日常工作中，我们经常需要处理极其复杂的文本筛选需求。相信作为开发者的你，肯定遇到过这样的“两难”境地：既需要利用通配符匹配特定的字符串模式，又必须将结果严格限定在几个特定的数值或类别范围内。这就引出了一个经典且常被新手困惑的问题：在 SQL Server 中，是否存在一种类似于“LIKE … IN …”的直接组合语法？

虽然直截了当的答案是“没有原生的复合运算符”，但这并不意味着我们需要编写冗长且难以维护的代码。在 2026 年的今天，随着数据量的爆炸式增长和 AI 辅助编码的普及，掌握逻辑运算符的高效组合，理解查询背后的执行计划，比以往任何时候都更为重要。在本文中，我们将不仅展示如何通过 INLINECODEeefdd25d 与 INLINECODE0c481540 将两者完美结合，还将融入现代化的工程实践，探讨如何利用 AI 工具辅助构建查询，并深入分析在大数据环境下的性能优化策略。

1 为什么我们需要结合 LIKE 和 IN？
2 核心实现方法：逻辑组合与 AI 辅助实践
3 准备测试环境
4 深入实战：场景化案例解析
5 进阶性能优化：从 2026 视角看查询计划
6 替代方案对比：什么时候不用 LIKE？
7 总结与展望

为什么我们需要结合 LIKE 和 IN？

为了更好地理解结合它们的价值，让我们快速回顾一下这两个运算符在现代应用架构中的角色。

INLINECODEb9adbfc5 运算符：这是模糊查询的基石。在用户体验（UX）至关重要的今天，它是实现“搜索建议”、“智能过滤”等功能的核心。它允许我们使用通配符（如 INLINECODEa5ddf359 或 _）来搜索字符串中的特定模式。
INLINECODE71b40bd4 运算符：这是处理分类数据的快捷方式。它相当于多个 INLINECODE85106782 条件的缩写。在处理枚举类型（如订单状态、部门列表）时，它比一长串的 OR 更加整洁且易于阅读。

核心痛点：在实际业务中，数据筛选是多维度的。假设你需要找出所有名字以 ‘J‘ 开头，且职位只能是“工程师”或“经理”的员工。如果只用 INLINECODEb77c1105，你无法限定职位；如果只用 INLINECODE01947a62，你无法限定名字模式。此外，随着业务逻辑的复杂化，我们可能还需要处理动态的搜索条件列表。

核心实现方法：逻辑组合与 AI 辅助实践

要在 SQL Server 中实现“LIKE”与“IN”的组合，我们需要利用 INLINECODE70884ec6 或 INLINECODEceddb294 逻辑运算符作为桥梁。其核心逻辑结构如下：

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE column_name LIKE pattern
AND another_column IN (value1, value2, ...);

2026年开发视角：Vibe Coding 与 SQL 构建

在我们日常的编码工作流中，特别是采用 Vibe Coding（氛围编程） 或使用 Cursor、Windsurf 等基于 AI 的 IDE 时，编写这类查询的方式已经发生了变化。

过去 vs 现在：以前我们需要手动记忆复杂的嵌套括号。现在，我们可以直接在 IDE 中写一段注释：// 查找所有IT和销售部中，邮箱不包含company.com的员工。AI 通常会为我们生成如下逻辑：

/*
 AI 辅助生成的查询逻辑：
 目标：筛选特定部门且排除特定邮箱域的用户
 注意：括号的使用对于逻辑正确性至关重要
*/
SELECT employee_id, employee_name, department, email
FROM employees
WHERE department IN (‘IT‘, ‘Sales‘)
AND (email NOT LIKE ‘%company.com‘ OR email IS NULL);

专家提示：虽然 AI 很强大，但作为 Code Reviewer，我们必须关注括号 ()。括号明确了操作的优先级，确保数据库引擎先处理模式匹配的逻辑，再处理范围筛选。这防止了因逻辑短路导致的非预期结果。

准备测试环境

为了让我们接下来的演示更加直观，我创建了一个名为 employees 的示例表。这个表模拟了典型的企业级数据结构。

你可以运行以下 SQL 脚本来创建并填充这个表：

-- 创建员工表：包含多维度的员工信息
CREATE TABLE employees (
    employee_id INT PRIMARY KEY,
    employee_name VARCHAR(100),
    department VARCHAR(50),
    job_title VARCHAR(50),
    salary DECIMAL(10, 2),
    email VARCHAR(100),
    -- 模拟2026年常见的远程办公标签字段
    tags VARCHAR(200) 
);

-- 插入模拟数据：包含边界情况和特殊字符
INSERT INTO employees (employee_id, employee_name, department, job_title, salary, email, tags) VALUES
(1, ‘Alice Johnson‘, ‘Marketing‘, ‘Manager‘, 85000.00, ‘[email protected]‘, ‘leadership,remote‘),
(2, ‘Bob Smith‘, ‘Sales‘, ‘Associate‘, 62000.00, ‘[email protected]‘, ‘onsite,sales‘),
(3, ‘Charlie Brown‘, ‘IT‘, ‘Developer‘, 95000.00, ‘[email protected]‘, ‘fullstack,senior‘),
(4, ‘Diana Prince‘, ‘Marketing‘, ‘Specialist‘, 72000.00, ‘[email protected]‘, ‘design‘),
(5, ‘Evan Roberts‘, ‘HR‘, ‘Recruiter‘, 60000.00, ‘[email protected]‘, ‘hr‘),
(6, ‘Fiona Clark‘, ‘IT‘, ‘Developer‘, 88000.00, ‘[email protected]‘, ‘backend,remote‘),
(7, ‘George King‘, ‘Sales‘, ‘Manager‘, 92000.00, ‘[email protected]‘, ‘leadership‘),
(8, ‘Hannah Lee‘, ‘IT‘, ‘Analyst‘, 75000.00, ‘[email protected]‘, ‘data,analyst‘);

深入实战：场景化案例解析

现在，让我们通过一系列具体的实战场景，来看看如何运用这一技术解决实际问题，以及如何处理更复杂的数据类型。

场景一：特定部门的模式匹配与通配符陷阱

需求：假设我们正在审查 Marketing 和 IT 部门的人员名单，但我们只关心那些名字以字母 ‘A‘ 或 ‘F‘ 开头的员工。
分析：这涉及到模式匹配与集合成员判断的交集。
查询代码：

SELECT employee_id, employee_name, department
FROM employees
WHERE (employee_name LIKE ‘A%‘ OR employee_name LIKE ‘F%‘)
AND department IN (‘Marketing‘, ‘IT‘);

代码解析：

INLINECODEbaa9074d：使用了后导通配符。在 INLINECODE469729ea 有索引的情况下，SQL Server 可以高效利用索引进行范围扫描，这是性能友好的写法。
AND department IN (...)：这里相当于对两个不同的维度进行了过滤。

预期结果：

employeeid

employeename

department —

—

— 1

Alice Johnson

Marketing 6

Fiona Clark

场景二：处理多模态数据（JSON/Text）与 LIKE 的结合

在 2026 年的系统中，我们经常会在一个字段中存储 JSON 格式的标签数据（如上述表中的 INLINECODEc91265cb 字段）。虽然 SQL Server 有强大的 JSON 函数，但在某些快速查询场景下，INLINECODEd4397c55 依然不可或缺。

需求：查找所有 tags 中包含 "remote" 关键字的员工，但仅限于 IT 和 Marketing 部门。
查询代码：

SELECT employee_name, department, tags
FROM employees
WHERE tags LIKE ‘%remote%‘
AND department IN (‘IT‘, ‘Marketing‘);

技术债务警示：在这个例子中，我们使用了 INLINECODE6d8603ca（前导和后导通配符）。这意味着 SQL Server 无法使用索引，必须执行索引扫描。如果 INLINECODEe8eaed18 表有 1000 万行，这个查询将会非常慢。
2026年优化方案：在现代应用架构中，对于这种频繁查询的文本字段，我们建议在写入数据时将其规范化到关联表中，或者使用 Full-Text Search（全文检索） 功能，而不是直接依赖 LIKE ‘%...%‘。

场景三：动态 SQL 与参数化查询（防注入最佳实践）

在开发后端 API 时，我们经常需要根据前端传来的动态列表构建 SQL。比如，用户在界面上勾选了多个部门，并输入了名字的前缀。

错误的做法（SQL 注入风险）：

-- 千万不要这样直接拼接字符串！
-- ‘SELECT * FROM employees WHERE department IN (‘ + user_input + ‘)‘

2026年推荐做法：使用 STRING_SPLIT 或表值参数。

假设传入的部门列表为 INLINECODEb3e0b4b6，名字前缀为 INLINECODE6b5532f0。

-- 使用 STRING_SPLIT 处理逗号分隔的字符串 (SQL Server 2016+)
DECLARE @DepartmentList NVARCHAR(MAX) = ‘IT,Marketing‘;
DECLARE @NamePattern NVARCHAR(100) = ‘A%‘;

SELECT e.employee_name, e.department
FROM employees e
INNER JOIN STRING_SPLIT(@DepartmentList, ‘,‘) dept
    ON e.department = dept.value
WHERE e.employee_name LIKE @NamePattern;

这种写法不仅安全（防止注入），而且由于 INLINECODE4003b815 的特性，它通常比长 INLINECODE81fdd73d 列表在执行计划上更具优势，特别是在列表长度动态变化时。

进阶性能优化：从 2026 视角看查询计划

作为专业的开发者，我们不仅关心代码能否运行，更关心它在生产环境中的表现。让我们深入探讨 INLINECODE2a5855ba 和 INLINECODEad261b7b 结合时的性能影响。

1. “前导通配符”的性能杀手

我们已经提到了 %text 会导致索引失效。让我们对比一下：

Good: WHERE email LIKE ‘alice%@company.com‘（可以使用索引范围查找）
Bad: WHERE email LIKE ‘%@company.com‘（必须扫描全表或全索引）

解决方案：如果业务允许，尽量引导用户输入前置搜索条件。如果必须进行“包含”搜索，且数据量巨大，请考虑引入 Elasticsearch 或 SQL Server 的 Full-Text Index。在微服务架构中，通常的做法是将重文本搜索剥离给专门的搜索引擎服务，SQL Server 仅处理结构化数据筛选。

2. IN 列表的数据量阈值

IN 列表并不是没有代价的。

少量值 (< 1000)：通常非常高效，SQL Server 会将其转换为一系列的 OR 条件或使用哈希匹配。
大量值 (> 1000)：查询解析和优化器生成计划的时间会增加，内存消耗也会上升。

重构建议：当你发现自己在写一个包含几百个值的 IN 语句时，通常是时候使用临时表或表变量了。

-- 高性能写法替代大量 IN
CREATE TABLE #TargetDepts (DeptName VARCHAR(50));
INSERT INTO #TargetDepts VALUES (‘IT‘), (‘Sales‘), (‘HR‘);
-- ... 插入更多

SELECT e.*
FROM employees e
INNER JOIN #TargetDepts t ON e.department = t.DeptName
WHERE e.employee_name LIKE ‘A%‘;

3. 现代监控与可观测性

在现代 DevOps 流程中，我们不仅要优化查询，还要监控它。利用 SQL Server 的 Query Store (查询存储) 功能，我们可以追踪这种 LIKE + IN 组合查询随时间变化的性能表现。

如果发现查询回归，我们可以利用 AI 辅助的 DBA 工具（如 MS Copilot for Azure SQL）分析执行计划，提示我们是否缺少特定的列存储索引或统计信息过期。

替代方案对比：什么时候不用 LIKE？

虽然 LIKE 很强大，但在 2026 年，我们有更多的选择。

使用 `CONTAIN` (Full-Text Search)

如果你需要进行语言学的搜索（例如查找 "run" 时也要匹配 "running"，"ran"），LIKE 做不到。

-- 需要预先建立全文目录
SELECT employee_name
FROM employees
WHERE CONTAINS(employee_name, ‘"Alice*"‘);

这种方式在处理大型文本字段时，性能通常远超 LIKE ‘%...%‘。

总结与展望

在这篇文章中，我们不仅回答了关于 SQL Server 中是否存在 INLINECODE06d68210 和 INLINECODEede90da3 组合的问题，更重要的是，我们掌握了如何构建这种查询的技巧。我们确认了虽然没有直接的语法糖，但通过 AND 逻辑运算符配合合理的括号使用，我们可以轻松实现复杂的组合筛选。

关键要点回顾：

没有魔法语法：不要寻找 LIKE ... IN ... 的特定关键字，使用标准逻辑组合即可。
括号是关键：在混合 INLINECODEb60faa2e 和 INLINECODEeb5fe853 时，始终使用括号来明确你的意图，防止逻辑短路或错误。
警惕前导通配符：在编写 INLINECODEd124719f 查询时，注意 INLINECODE4620bc51 符号的位置对性能的巨大影响。在生产环境中，优先考虑全文搜索或外部搜索引擎。
拥抱现代工具：利用 AI 辅助编写 SQL，但不要放弃作为工程师的审查责任。理解执行计划依然是核心技能。
安全第一：在处理动态列表时，永远优先选择参数化查询或表值连接，而不是拼接 SQL 字符串。

希望这篇文章能帮助你更自信地应对日常的 SQL 查询挑战。随着技术的发展，SQL 依然是我们与数据对话最直接的语言。试着在你自己的数据库上运行这些示例，看看你能发现哪些有趣的数据！

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为什么我们需要结合 LIKE 和 IN？

核心实现方法：逻辑组合与 AI 辅助实践

2026年开发视角：Vibe Coding 与 SQL 构建

准备测试环境

深入实战：场景化案例解析

场景一：特定部门的模式匹配与通配符陷阱

场景二：处理多模态数据（JSON/Text）与 LIKE 的结合

场景三：动态 SQL 与参数化查询（防注入最佳实践）

进阶性能优化：从 2026 视角看查询计划

1. “前导通配符”的性能杀手

2. IN 列表的数据量阈值

3. 现代监控与可观测性

替代方案对比：什么时候不用 LIKE？

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场景二：处理多模态数据（JSON/Text）与 LIKE 的结合

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