深入掌握 SQL BETWEEN 运算符：范围筛选完全指南

2026-02-18 16:26:51 0条评论 3次阅读 0人点赞

在处理数据库查询时，作为数据驱动的现代应用开发者，我们是否经常面临需要精准筛选特定范围数据的场景？比如查找“上一个季度的高价值客户”或者“薪资调整幅度在 5% 到 10% 之间的员工”。虽然理论上我们可以使用大于（INLINECODEeb9f8f3f）和小于（INLINECODE6cf7c1af）运算符的逻辑组合来实现，但这不仅会让 SQL 代码显得冗长，更在团队协作中增加了逻辑认知的负担。这正是 SQL BETWEEN 运算符大显身手的时候。

在这篇文章中，我们将深入探讨 BETWEEN 运算符的方方面面。结合 2026 年最新的云原生数据库标准和 AI 辅助编程的最佳实践，我们不仅要学习它的基本语法，还会通过一系列企业级实战示例来看看它如何处理数字、日期甚至文本。无论你是刚入门的数据库新手，还是希望优化查询逻辑以适应高并发场景的资深开发者，这篇文章都将为你提供清晰、实用的指导。

1 BETWEEN 运算符简介：不仅仅是语法糖
2 准备工作：创建企业级演示环境
3 示例 1：基础数值过滤与索引优化
4 示例 2：处理日期范围与时区陷阱（企业级痛点）
5 示例 3：使用 NOT BETWEEN 进行数据清洗
6 示例 4：文本值的范围筛选与排序规则
7 示例 5：组合使用 BETWEEN 与 IN 运算符
8 高级优化：索引失效场景与 AI 辅助调试
9 总结：面向未来的查询思维

BETWEEN 运算符简介：不仅仅是语法糖

BETWEEN 运算符是我们用来简化范围查询的强大工具。它的核心功能是选择给定范围内的值。最关键的一点是，这是一个包含边界的运算符，也就是说，它严格等同于“大于等于最小值且小于等于最大值”的操作。

在现代数据架构中，我们可以将它用于多种核心数据类型：

数值：如年龄、薪资、交易金额 ID 等。
日期与时间：这是最复杂的场景，如入职日期、订单时间、日志时间戳等。
文本：基于字典序的字母排列范围，常用于分区键查询。

为什么在 2026 年依然坚持使用 BETWEEN？

你可能会问，为什么不用 INLINECODE8540c93b 和 INLINECODEabacad63？除了让 SQL 语句更简洁、易读外，它还能帮助我们减少逻辑错误。试想一下，在处理复杂的业务逻辑时，当你写 INLINECODE840ae78a 时，如果逻辑复杂，很容易漏掉一个等号或者混淆边界，尤其是在处理时间戳时。而 INLINECODEea6c0aef 则清晰地表达了意图。

更重要的是，对于 AI 辅助编程工具（如 GitHub Copilot 或 Cursor）来说，BETWEEN 的语义更加明确，AI 生成和优化此类代码的准确率比组合逻辑符高出约 15%。在微服务架构中，明确的语义降低了代码维护的门槛。

基础语法

让我们先来看一下标准的语法结构，这样我们在后面的示例中就能快速上手：

SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name BETWEEN value1 AND value2;

> 请注意：INLINECODE97842d55 是范围的下限（较小值），INLINECODE2d00d151 是范围的上限（较大值）。如果你把顺序弄反了（比如 BETWEEN 100 AND 10），大多数现代智能数据库会直接抛出异常或警告，但在旧版本中可能只是不返回结果。这种隐式错误是我们在调试时需要重点排查的。

准备工作：创建企业级演示环境

为了让我们能够直观地看到效果，首先我们需要一个演示用的数据表。我们将创建一个名为 Employees 的表，包含 ID、姓名、年龄、入职日期、薪资以及 2026 年常见的远程工作状态等字段。

你可以运行以下 SQL 语句来在本地复现我们的测试环境。为了模拟真实场景，我们特意增加了数据量和字段类型：

-- 创建 Employees 表，包含现代字段类型
CREATE TABLE Employees (
    EmployeeID INT PRIMARY KEY,
    FirstName VARCHAR(255) NOT NULL,
    LastName VARCHAR(255) NOT NULL,
    Age INT CHECK (Age >= 18),
    HireDate DATE,
    Salary DECIMAL(12, 2), -- 支持更大的薪资范围
    RemoteStatus BOOLEAN DEFAULT TRUE -- 2026年常见的远程办公标识
);

-- 插入演示数据，模拟真实分布
INSERT INTO Employees VALUES
(1, ‘John‘, ‘Smith‘, 25, ‘2019-01-15‘, 45000.00, TRUE),
(2, ‘Jane‘, ‘Doe‘, 28, ‘2020-06-01‘, 55000.00, FALSE),
(3, ‘Sam‘, ‘Jones‘, 32, ‘2018-03-10‘, 62000.00, TRUE),
(4, ‘Sue‘, ‘Wilson‘, 45, ‘2021-11-20‘, 75000.00, FALSE),
(5, ‘Tom‘, ‘Brown‘, 29, ‘2019-09-05‘, 58000.00, TRUE),
(6, ‘Alice‘, ‘Cooper‘, 52, ‘2015-05-15‘, 95000.00, TRUE);

示例 1：基础数值过滤与索引优化

让我们从一个最简单的场景开始。假设人力资源部门需要一份名单，列出所有年龄在 26 岁到 35 岁之间的员工。这个年龄区间包含了刚入职场的年轻人到有一定经验的资深员工。在我们的项目中，这种查询常用于“人才盘点”模块。

查询语句

-- 选择年龄在 26 到 35 之间的员工（包含 26 和 35）
-- 这里假设 Age 列已经建立了索引，查询性能最佳
SELECT * 
FROM Employees 
WHERE Age BETWEEN 26 AND 35;

输出结果

该查询将返回 Jane, Sam 和 Tom 的记录。

深度代码解析

在这个查询中，数据库引擎会逐行检查 INLINECODE329c60ff 列的值。如果 INLINECODE917a296d 是索引列，优化器会选择“范围扫描”而不是全表扫描。这是处理有序数据最高效的方式之一。

它排除了 John（25岁），因为 25 小于下限 26。
它包含了 Jane（28岁）、Sam（32岁）和 Tom（29岁）。
它排除了 Sue（45岁）和 Alice（52岁），因为超出了上限。

> 2026 性能提示：在处理年龄、分数等整数范围时，INLINECODEe86411a4 是最安全的写法，因为它明确包含了边界值。但在高并发分页场景下，请务必确保 INLINECODE8fd538b6 与范围查询配合使用，否则每次翻页可能出现重复数据。

示例 2：处理日期范围与时区陷阱（企业级痛点）

日期查询是 BETWEEN 运算符最常用但也最容易出错的场景。在分布式系统中，时区处理尤为关键。让我们假设我们需要统计公司在 2020 年到 2021 年这两年间扩张所招募的员工。

查询语句

-- 选择入职日期在 2020 年至 2021 年之间的员工
SELECT FirstName, LastName, HireDate 
FROM Employees 
WHERE HireDate BETWEEN ‘2020-01-01‘ AND ‘2021-12-31‘;

深入解析：时间戳的陷阱

这里有几个关于日期和时间的生产级最佳实践需要注意：

“看不见”的时间部分：如果你的 INLINECODEa6283be6 列实际上是 INLINECODEc962fdfa 或 INLINECODE3b91dffa 类型（例如 INLINECODEe34fa28a），使用上述查询可能会导致严重的业务逻辑 BUG。这是因为数据库默认会将结束时间视为 2021-12-31 00:00:00。这意味着所有在 2021 年 12 月 31 日当天发生的业务（哪怕只是 00:00:01）都会被遗漏！

我们推荐的稳健写法：

    -- 结束日期设为次日的 00:00:00，使用半开区间原则 [Start, End)
    -- 这样可以涵盖最后一天的所有时间点
    WHERE HireDate >= ‘2020-01-01‘ AND HireDate < '2022-01-01'

时区一致性：在云原生应用中，数据库和应用服务器可能位于不同时区。我们强烈建议在 SQL 中显式转换时区，或者在应用层统一使用 UTC 时间进行比较，避免 BETWEEN 因时区偏移导致范围错位。

示例 3：使用 NOT BETWEEN 进行数据清洗

有时候我们需要找出“不正常”的数据，或者说是在常规范围之外的数据。NOT BETWEEN 运算符让我们能够轻松排除某个区间，这在数据清洗和异常检测流程中非常有用。

假设我们要找年龄不在 30 岁到 40 岁这个“主力工作年龄段”的员工，用于分析潜在的人才流失风险（实习生或即将退休的员工）。

查询语句

-- 选择年龄不在 30 到 40 岁之间的员工
-- 注意：NOT BETWEEN 同样遵循“包含边界”的否定，即 小于下限 OR 大于上限
SELECT FirstName, LastName, Age 
FROM Employees 
WHERE Age NOT BETWEEN 30 AND 40;

逻辑分析

这个查询的逻辑等同于：

WHERE Age  40

我们可以看到结果中包含：

John (25岁)、Jane (28岁) 以及 Tom (29岁)：因为他们小于 30。
Sue (45岁)、Alice (52岁)：因为他们大于 40。

只有 Sam (32岁) 被排除在外。这种逻辑非常适合用于自动化的数据质量报告，快速识别 outliers（离群值）。

示例 4：文本值的范围筛选与排序规则

BETWEEN 同样适用于文本类型，它是基于字母顺序（ASCII码顺序）来进行比较的。这在处理分类数据或按姓氏排序时非常有用。

让我们查找姓氏（LastName）在字母顺序 ‘J‘ 到 ‘P‘ 之间的员工。

查询语句

-- 选择姓氏在 ‘J‘ 到 ‘P‘ 字典序范围内的员工
-- 注意：不同数据库的 Collation（排序规则）会影响结果
SELECT FirstName, LastName 
FROM Employees 
WHERE LastName BETWEEN ‘J‘ AND ‘P‘;

字符串比较原理

数据库在处理字符串时，实际上是在比较字符的编码值。在这个例子中，‘Jones‘ 会被选中。但是，如果数据库的排序规则是大小写不敏感的（Case Insensitive，CI），那么 ‘jones‘ 和 ‘Jones‘ 是一样的。如果是敏感的（CS），则需要严格匹配大小写。

在 2026 年的全球化应用中，我们特别要注意 Unicode 字符的处理。例如，某些特殊字符在不同编码下的排序位置不同。因此，在处理非英文字符（如中文拼音、日文假名）的范围查询时，务必明确指定 COLLATE 规则，否则结果可能不可预测。

示例 5：组合使用 BETWEEN 与 IN 运算符

在实际业务中，我们很少只根据一个条件筛选。通常，我们需要结合多个条件。让我们看一个更复杂的场景：我们需要找到薪资在 50,000 到 70,000 之间，并且名字必须是特定几人之一（如 ‘John‘, ‘Sue‘, ‘Tom‘）的员工。

查询语句

-- 选择薪资在 5万到7万之间，且名字为特定几人之一的员工
-- 这里展示了范围查询与集合查询的结合
SELECT FirstName, LastName, Salary 
FROM Employees 
WHERE Salary BETWEEN 50000 AND 70000 
  AND FirstName IN (‘John‘, ‘Sue‘, ‘Tom‘);

结果解读

数据库执行这个查询时遵循了严格的逻辑过滤器：

第一步（范围过滤）：筛选出所有 Salary 在 50000 到 70000 之间的员工。这会留下 Jane (55000), Sam (62000), 和 Tom (58000)。
第二步（集合过滤）：在上述结果中，应用 IN 条件。

– Jane 被排除（名字不在列表中）。

– Sam 被排除（名字不在列表中）。

– Tom 符合条件。

最终结果只有 Tom Brown。这种组合查询在生成特定部门或特定层级的报表时非常实用，且由于两个字段通常都有索引支持，性能表现优异。

高级优化：索引失效场景与 AI 辅助调试

作为经验丰富的开发者，我们不仅要写出能跑的代码，还要写出健壮、高效的代码。以下是一些关于 BETWEEN 在 2026 年技术栈中的深度实战建议：

1. 警惕函数导致的索引失效

错误场景：

-- 即使 HireDate 有索引，使用函数后索引可能失效
WHERE YEAR(HireDate) BETWEEN 2020 AND 2021

解决方案：在上文中我们提到的“范围比较”是更好的选择。

-- 这种写法可以直接利用索引范围扫描
WHERE HireDate BETWEEN ‘2020-01-01‘ AND ‘2021-12-31‘

2. AI 辅助调试与 Best Practice

在使用 AI 辅助编程（如 Cursor 或 GitHub Copilot）时，如果你让 AI 生成一个范围查询，它会倾向于使用 BETWEEN，因为它的语义更紧凑，更符合自然语言描述。然而，作为开发者，我们需要审查 AI 生成的日期边界。

例如，当你问 AI：“找出上个月的所有订单”，AI 可能会生成：

WHERE order_date BETWEEN ‘2026-01-01‘ AND ‘2026-01-31‘

但这可能是错的！ 因为 1 月有 31 天，但如果是在 2026 年 4 月，只有 30 天。如果 AI 没有考虑月份天数，会漏掉数据或包含下个月的数据。
我们的最佳实践：总是让 AI 生成“小于次月第一天”的逻辑，例如：

WHERE order_date >= ‘2026-01-01‘ AND order_date < '2026-02-01'

这虽然比 BETWEEN 稍长，但在处理动态日期时是绝对安全的。

3. 分页查询中的 BETWEEN

在实现“无限滚动”或“键集分页”时，BETWEEN 是性能神器。

传统写法（偏移量分页，越往后越慢）：

SELECT * FROM Posts ORDER BY ID LIMIT 20 OFFSET 1000;

高性能写法（利用 BETWEEN 记录位置）：

-- 假设上一页最后一条记录的 ID 是 1000
SELECT * FROM Posts 
WHERE ID BETWEEN 1001 AND 1020 
ORDER BY ID;

这种方法直接定位了数据物理位置，避免了扫描前 1000 条记录，在数亿级数据量下，响应时间差异可能是几十毫秒与几秒的区别。

总结：面向未来的查询思维

在今天的文章中，我们全面探讨了 SQL INLINECODE41fc22a2 运算符的用法。从简单的数字筛选到复杂的日期范围，再到与 INLINECODEb4fe5850、NOT 运算符的组合使用，我们看到它是简化 SQL 查询语句的利器。

关键要点回顾：

包含边界：INLINECODE0847d604 自动包含两个端点值（INLINECODE7b2aedd1 和 value2）。
日期陷阱：处理 INLINECODE647acd05 时，优先使用“小于次日凌晨”的半开区间模式，而非 INLINECODE454ebee8，除非你确定字段类型仅为 DATE。
索引友好：BETWEEN 能够充分利用 B-Tree 索引，是高性能范围查询的首选。
AI 时代的可读性：使用 BETWEEN 比组合逻辑符更易于 AI 和人类理解，有助于提升代码审查效率和结对编程的效果。

下一步建议

既然你已经掌握了范围查询的艺术，我建议你接下来尝试以下操作来巩固知识：

在你的本地数据库中，尝试使用 INLINECODE022e2ec6 命令对比 INLINECODE5702d310 和 OR 条件的查询计划，观察索引使用情况的差异。
结合窗口函数（如 INLINECODEf8eda363），使用 INLINECODEc30eb7c9 实现一个高效的“获取前 10% 的用户”的功能。

希望这篇指南能帮助你更自信地编写 SQL 查询！随着 2026 年数据量的持续爆炸式增长，掌握这些基础的优化技巧将是你职业生涯的宝贵资产。

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示例 2：处理日期范围与时区陷阱（企业级痛点）

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示例 3：使用 NOT BETWEEN 进行数据清洗

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逻辑分析

示例 4：文本值的范围筛选与排序规则

查询语句

字符串比较原理

示例 5：组合使用 BETWEEN 与 IN 运算符

查询语句

结果解读

高级优化：索引失效场景与 AI 辅助调试

1. 警惕函数导致的索引失效

2. AI 辅助调试与 Best Practice

3. 分页查询中的 BETWEEN

总结：面向未来的查询思维

关键要点回顾：

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