MySQL查询全解析：条件、子、模糊与连接查询实战指南

MySQL作为最流行的开源关系型数据库，其查询功能是开发者与数据分析师的核心技能。本文将从条件查询、子查询、模糊查询及连接查询四大维度展开，结合实际案例与性能优化建议，帮助读者系统掌握MySQL查询技术。

一、条件查询：精准筛选数据的基石

条件查询通过WHERE子句实现数据筛选，是SQL查询的基础操作。其核心语法为：

SELECT 列名 FROM 表名 WHERE 条件表达式;

1.1 基础比较运算符

• 等于/不等于：=与<>（或!=）用于精确匹配。例如：

  SELECT * FROM users WHERE status = 'active';

• 范围查询：BETWEEN...AND...与IN实现多值匹配。例如：

  SELECT * FROM products 
  WHERE price BETWEEN 100 AND 500 
  AND category_id IN (1,3,5);

1.2 逻辑运算符组合

通过AND、OR、NOT构建复杂条件：

SELECT * FROM orders 
WHERE (order_date > '2023-01-01' AND total_amount > 1000)
OR (customer_id = 1001 AND status = 'pending');

优化建议：复杂条件应使用括号明确优先级，避免因运算符优先级导致的逻辑错误。

1.3 NULL值处理

MySQL中NULL表示缺失值，需使用IS NULL或IS NOT NULL判断：

SELECT * FROM employees 
WHERE department_id IS NULL;

注意：= NULL无法正确判断NULL值，这是初学者常见错误。

二、子查询：嵌套查询的强大能力

子查询将一个查询结果作为另一个查询的条件或数据源，分为WHERE子查询、FROM子查询和SELECT子查询三类。

2.1 WHERE子查询

标量子查询：返回单个值的子查询。例如查找高于平均薪资的员工：

SELECT name, salary 
FROM employees 
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);

行子查询：返回单行多列的子查询。例如匹配特定部门和职位的员工：

SELECT * FROM employees 
WHERE (department_id, job_title) = 
  (SELECT department_id, job_title FROM employees WHERE employee_id = 1001);

EXISTS子查询：通过布尔判断优化大数据量查询。例如查找有订单的客户：

SELECT * FROM customers c 
WHERE EXISTS (
  SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id
);

性能优化：EXISTS在子查询结果集大时性能优于IN，而IN在子查询结果集小时更高效。

2.2 FROM子查询（派生表）

将子查询结果作为临时表使用，需指定别名：

SELECT d.department_name, avg_salary.avg_val
FROM departments d
JOIN (
  SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_val 
  FROM employees 
  GROUP BY department_id
) AS avg_salary ON d.department_id = avg_salary.department_id;

三、模糊查询：灵活匹配文本数据

模糊查询通过LIKE运算符和正则表达式实现模式匹配，是处理非结构化文本的关键技术。

3.1 LIKE运算符

• %通配符：匹配任意数量字符。例如查找以”A”开头的客户：

  SELECT * FROM customers WHERE customer_name LIKE 'A%';

• _通配符：匹配单个字符。例如查找第二个字母为”b”的产品：

  SELECT * FROM products WHERE product_code LIKE '_b%';

3.2 正则表达式查询

MySQL支持REGEXP或RLIKE进行复杂模式匹配：

-- 查找包含数字的邮箱
SELECT * FROM users WHERE email REGEXP '[0-9]';
-- 查找以.com或.cn结尾的域名
SELECT * FROM domains WHERE domain_name REGEXP '\\.(com|cn)$';

性能警告：模糊查询（尤其是前导通配符%abc）会导致全表扫描，大数据量时应考虑全文索引。

四、连接查询：多表关联的核心技术

连接查询通过关联条件合并多个表的数据，分为内连接、外连接、交叉连接和自然连接。

4.1 内连接（INNER JOIN）

返回满足连接条件的行，是最常用的连接方式：

SELECT o.order_id, c.customer_name, o.order_date
FROM orders o
INNER JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id;

4.2 外连接（OUTER JOIN）

• 左外连接：返回左表全部行，右表不匹配则为NULL。例如获取所有客户及其订单（包括无订单客户）：

  SELECT c.customer_name, o.order_id
  FROM customers c
  LEFT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id;

• 右外连接：与左外连接对称，实际开发中较少使用。
• 全外连接：MySQL不直接支持，可通过UNION实现：

  SELECT * FROM table1 LEFT JOIN table2 ON ...
  UNION
  SELECT * FROM table1 RIGHT JOIN table2 ON ...;

4.3 自连接（SELF JOIN）

表与自身连接，常用于处理层次结构数据。例如查找员工及其经理：

SELECT e.employee_name, m.employee_name AS manager_name
FROM employees e
LEFT JOIN employees m ON e.manager_id = m.employee_id;

4.4 多表连接优化

• 连接顺序：小表驱动大表，减少中间结果集。
• 索引利用：确保连接字段有索引。
• STRAIGHT_JOIN：强制指定连接顺序（谨慎使用）。

五、综合实战案例

案例：查询2023年销售额超过10万的客户及其订单明细

SELECT c.customer_name, o.order_id, o.order_date, p.product_name, od.quantity, od.unit_price
FROM customers c
INNER JOIN (
  SELECT customer_id, order_id 
  FROM orders 
  WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
  GROUP BY customer_id 
  HAVING SUM(total_amount) > 100000
) AS high_value_orders ON c.customer_id = high_value_orders.customer_id
INNER JOIN orders o ON high_value_orders.order_id = o.order_id
INNER JOIN order_details od ON o.order_id = od.order_id
INNER JOIN products p ON od.product_id = p.product_id;

六、性能优化黄金法则

1. 索引优先：确保WHERE、JOIN、ORDER BY字段有适当索引
2. 避免SELECT *：只查询必要字段
3. 合理使用EXPLAIN：分析查询执行计划
4. 分页优化：大数据量分页使用WHERE id > ? LIMIT n替代纯LIMIT m,n
5. 读写分离：复杂查询走从库

通过系统掌握这些查询技术，开发者能够高效处理从简单数据检索到复杂业务分析的各种场景。建议结合实际项目不断练习，逐步形成自己的查询优化方法论。