SQL复杂查询需分步设计：先拆解业务条件为时间、数值、分类维度；再用括号明确逻辑优先级，下推关联表筛选至ON；最后用CTE分步处理多表聚合，确保查得稳、改得清。
SQL复杂条件查询不是拼凑WHERE子句，而是围绕业务逻辑分步设计：先明确目标数据范围，再逐层叠加约束，最后验证执行效率。关键不在“写得长”，而在“判得准、查得稳、改得清”。
一、从需求出发，拆解真实业务条件
别一上来就写SQL。先用自然语言把查询目标说清楚，例如：“查上个月销售额超5万、且退货率低于3%、且属于华东大区的活跃客户”。这句话里其实隐含三个维度：时间（上个月）、数值（5万/3%）、分类（华东大区/活跃客户）。每个维度对应一类条件，要单独列出，避免在SQL里边写边想。
- 时间范围 → 用DATE函数或BETWEEN，注意时区和日期字段类型（DATETIME vs DATE）
- 数值阈值 → 区分大于/大于等于，警惕NULL参与比较（WHERE amount > 50000 会自动过滤NULL，但 WHERE amount * 0.95 > 47500 可能因NULL导致整行丢失）
- 分类标签 → 优先用IN或EXISTS代替多个OR，尤其当涉及关联表时
二、组合条件时，善用括号与逻辑优先级
AND优先级高于OR，但人脑不靠优先级记逻辑。只要出现OR，就必须用括号明确分组。常见错误如：WHERE status = 'paid' OR status = 'shipped' AND amount > 1000，实际执行等价于 status = 'paid' OR (status = 'shipped' AND amount > 1000)，很可能漏掉高价已支付但未发货的订单。
- 所有含OR的条件块，统一套一层括号：WHERE (status = 'paid' OR status = 'shipped') AND amount > 1000
- 多表关联+过滤时，把“驱动表的主条件”放在最外层WHERE，把“被关联表的筛选”尽量下推到ON子句（尤其LEFT JOIN）
- 用CASE WHEN做动态条件？慎用——它不走索引。替代方案：用UNION ALL拆成多个明确路径，或加计算字段后建函数索引
三、关联复杂时，用CTE或临时结果分步表达
当查询涉及3张以上表、或同一张表多次引用（比如查客户+其最近下单时间+其最近退货时间），硬写JOIN容易错乱。此时用WITH定义CTE，每一步只解决一个子问题，可读性、调试性、复用性都大幅提升。
- 第一步CTE：提取核心主表数据（如客户ID、注册时间）
- 第二步CTE：按客户聚合订单统计（总单数、最新下单时间）
- 第三步CTE：按客户聚合退货统计（退货次数、退货率）
- 主查询：JOIN这三步结果，再加最终业务过滤（如“最新下单在30天内”AND“退货率
四、上线前必做的三件事
写完不等于能用。复杂查询最容易在线上拖慢数据库或返回错数据。
- 看执行计划：重点看是否走了预期索引、有无全表扫描、临时表/文件排序是否过大
- 用小数据集验证逻辑：在WHERE里加LIMIT 10 + SELECT *，人工核对几条结果是否符合原始需求描述
- 检查NULL和边界值：手动构造测试数据——金额为0、状态为NULL、日期为'1970-01-01'等，确认条件行为符合预期
基本上就这些。复杂条件不是炫技，是让机器精准理解你想找什么。拆得清、括得明、分得细、验得实，比一行百个AND OR更可靠。
