where子句的核心在于精准筛选与性能优化，其语法为select ... from ... where condition；2. 使用比较运算符和逻辑运算符and、or、not组合条件时，应优先使用括号明确逻辑顺序，避免因优先级问题导致错误结果；3. 范围查询用between and，集合查询用in，模糊匹配用like，但以%开头的like模式会失效索引，影响性能；4. 处理null值必须使用is null或is not null，不可用=或!=判断，否则无法正确匹配；5. 为提升性能，应在where子句中合理利用索引，避免在索引列上使用函数，如将year(order_date)=2023改为order_date between '2023-01-01' and '2023-12-31'；6. 复合索引的列顺序至关重要，查询条件需遵循最左前缀原则才能有效利用索引；7. and优先级高于or，复杂条件务必用括号显式定义逻辑，提升可读性与维护性；8. 当or条件过多且索引不适用时，可考虑拆分为union all查询或优化数据模型；9. 在in子句中null值不会被匹配，需额外添加or column is null来包含空值；10. 使用coalesce或ifnull处理null可简化逻辑，但会导致索引失效，需权衡使用场景以保证查询效率。
SQL条件查询，说白了就是我们从茫茫数据里，挑出那些“对味儿”的记录。而这其中，
WHERE子句无疑是那个最核心的筛选器。它不只是简单地把条件堆砌上去，更像是一种艺术，如何在精准筛选的同时，还能让数据库跑得更快，这背后藏着不少值得琢磨的技巧。
解决方案
WHERE子句的语法结构其实很简单，
SELECT ... FROM ... WHERE condition;。但它能玩出的花样可不少。最基础的，当然是各种比较运算符，比如等于（
=）、不等于（
!=或
<>）、大于（
>）、小于（
<）等等，这都好理解。
真正有意思的是逻辑运算符：
AND、
OR、
NOT。它们就像是搭积木，让你能组合出复杂的筛选逻辑。我个人习惯，只要条件多于一个，并且涉及到
AND和
OR混用，就一定会上括号。比如，
WHERE (status = 'active' AND type = 'premium') OR (creation_date > '2023-01-01' AND amount > 1000)。这样不仅自己看得清楚，别人接手代码时也能快速领会意图，避免了那些因为优先级问题导致的意想不到的查询结果。
然后是范围查询的
BETWEEN ... AND ...，集合查询的
IN (...)，还有模糊匹配的
LIKE '%pattern%'。用
LIKE的时候得注意，如果你的模式是以
%开头的，比如
LIKE '%keyword'，那这个查询通常就用不上索引了，性能可能会打折扣。这是个小细节，但实际工作中常常被忽视。
最后，
NULL值的处理是个老大难。
IS NULL和
IS NOT NULL是专门用来判断空值的，千万别用
=或
!=去判断
NULL，因为
NULL代表未知，它和任何值比较（包括它自己）结果都是
NULL，而不是
TRUE或
FALSE。这常常是新手容易踩的坑。
如何利用索引优化WHERE子句的查询性能？
谈到
WHERE子句的性能，绕不开的就是索引。索引就像图书馆的目录，能让数据库系统快速定位到你需要的数据，而不是全表扫描。
最常见的索引类型是B-tree索引，它在处理等值查询（
=）、范围查询（
>、
<、
BETWEEN）以及前缀匹配的
LIKE查询（
LIKE 'prefix%'）时效果最好。但如果你的查询条件在索引列上使用了函数，比如
WHERE YEAR(order_date) = 2023，那这个索引就基本废了，数据库不得不计算完所有行的
YEAR(order_date)，再进行比较。这种情况，更好的做法是把函数放到比较值上，或者直接用范围查询：
WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'。
还有，复合索引的列顺序也很关键。如果你有一个
ON (col1, col2)的复合索引，那么
WHERE col1 = 'A'能用到索引，
WHERE col1 = 'A' AND col2 = 'B'也能用到，但如果只有
WHERE col2 = 'B'，那这个索引就派不上用场了。理解这些细微之处，写SQL时才能更得心应手。
WHERE子句中AND和OR的逻辑优先级与高效使用策略是什么？
AND和
OR的优先级问题，说起来简单，
AND的优先级高于
OR，就像数学里的乘法优先于加法。这意味着，如果你写
WHERE A OR B AND C，它会被解析成
WHERE A OR (B AND C)。
虽然数据库优化器已经很智能了，很多时候能帮你优化查询顺序，但我们自己写代码时，最好还是主动用括号明确逻辑。这不仅仅是为了避免潜在的解析错误，更是为了代码的可读性和维护性。想象一下，一个复杂的
WHERE条件，没有括号，维护者得花多少时间去推敲它的真实意图？
在实际应用中，如果
OR连接的条件太多，特别是连接的列都没有索引，或者索引不适合，那么查询性能可能会急剧下降。这种情况下，有时可以考虑将一个大的
OR拆分成多个
UNION ALL查询，或者通过业务逻辑进行预处理。比如，
WHERE status = 'active' OR type = 'premium'，如果
status和
type都有索引，数据库可能能很好地处理。但如果条件更复杂，比如
WHERE col1 = 'A' OR col2 = 'B' OR col3 = 'C'，且这些列索引情况不理想，那么拆分查询，或者重新评估数据模型，可能是更好的选择。
处理SQL WHERE子句中的NULL值有哪些最佳实践？
NULL值在数据库里是个特别的存在，它不等于零，不等于空字符串，甚至不等于它自己。它代表的是“未知”或“不存在”。因此，在
WHERE子句中处理
NULL时，必须使用专门的
IS NULL或
IS NOT NULL操作符。
比如，你有一个
WHERE email IS NULL。写成
WHERE email = ''或者
WHERE email = NULL都是错误的，前者只会找出空字符串的邮箱，后者则不会返回任何结果。
在
IN子句里处理
NULL也要格外小心。
WHERE column IN (value1, value2, NULL)这个表达式，如果
column的值是
NULL，那么它不会匹配到
IN列表中的
NULL。这是因为
NULL与任何值比较都是
NULL（未知），所以
NULL IN (..., NULL)的结果也是
NULL，而不是
TRUE。如果你想包含
NULL值，你通常需要额外添加
OR column IS NULL。
有时候，为了简化查询逻辑，或者在报表展示时避免
NULL值带来的不便，我们可能会用到
COALESCE或
IFNULL（不同数据库函数名可能不同）这样的函数，它们允许你为
NULL值提供一个替代值。例如，
WHERE COALESCE(price, 0) > 100，这会将所有
NULL的
price视为0来参与比较。但要注意，在
WHERE子句中对索引列使用这类函数，同样会使索引失效。所以，权衡利弊，选择最适合当前场景的方法很重要。
