我在上篇文章中讲到过，提升查询效率的一个很重要的方式，就是约束返回结果的数量，还有一个很有效的方式，就是指定筛选条件，进行过滤。过滤可以筛选符合条件的结果，并进行返回，减少不必要的数据行。
那么在今天的内容里，我们来学习如何对 SQL 数据进行过滤，这里主要使用的就是 WHERE 子句。
你可能已经使用过 WHERE 子句，说起来 SQL 其实很简单，只要能把满足条件的内容筛选出来即可，但在实际使用过程中，不同人写出来的 WHERE 子句存在很大差别，比如执行效率的高低，有没有遇到莫名的报错等。
在今天的学习中，你重点需要掌握以下几方面的内容：
- 学会使用 WHERE 子句，如何使用比较运算符对字段的数值进行比较筛选；
- 如何使用逻辑运算符，进行多条件的过滤；
- 学会使用通配符对数据条件进行复杂过滤。
比较运算符
在 SQL 中，我们可以使用 WHERE 子句对条件进行筛选，在此之前，你需要了解 WHERE 子句中的比较运算符。这些比较运算符的含义你可以参见下面这张表格：
实际上你能看到，同样的含义可能会有多种表达方式，比如小于等于，可以是（<=），也可以是不大于（!>）。同样不等于，可以用（<>），也可以用（!=），它们的含义都是相同的，但这些符号的顺序都不能颠倒，比如你不能写（=<）。需要注意的是，你需要查看使用的 DBMS 是否支持，不同的 DBMS 支持的运算符可能是不同的，比如Access 不支持（!=），不等于应该使用（<>）。在MySQL 中，不支持（!>）（!<）等。
我在上一篇文章中使用了 heros 数据表，今天还是以这张表格做练习。下面我们通过比较运算符对王者荣耀的英雄属性进行条件筛选。
WHERE 子句的基本格式是：SELECT ……(列名) FROM ……(表名) WHERE ……(子句条件)
比如我们想要查询所有最大生命值大于 6000 的英雄：
SQL：SELECT name, hp_max FROM heros WHERE hp_max > 6000运行结果（41 条记录）：
想要查询所有最大生命值在 5399 到 6811 之间的英雄：
SQL：SELECT name, hp_max FROM heros WHERE hp_max BETWEEN 5399 AND 6811运行结果：（41 条记录）
需要注意的是hp_max可以取值到最小值和最大值，即 5399和 6811。
我们也可以对 heros 表中的hp_max字段进行空值检查。
SQL：SELECT name, hp_max FROM heros WHERE hp_max IS NULL运行结果为空，说明 heros 表中的hp_max字段没有存在空值的数据行。
逻辑运算符
我刚才介绍了比较运算符，如果我们存在多个 WHERE 条件子句，可以使用逻辑运算符：
我们还是通过例子来看下这些逻辑运算符的使用，同样采用heros 这张表的数据查询。
假设想要筛选最大生命值大于 6000，最大法力大于 1700的英雄，然后按照最大生命值和最大法力值之和从高到低进行排序。
SQL：SELECT name, hp_max, mp_max FROM heros WHERE hp_max > 6000 AND mp_max > 1700 ORDER BY (hp_max+mp_max) DESC运行结果：（23 条记录）
如果 AND 和 OR 同时存在 WHERE 子句中会是怎样的呢？假设我们想要查询最大生命值加最大法力值大于 8000 的英雄，或者最大生命值大于 6000 并且最大法力值大于 1700的英雄。
SQL：SELECT name, hp_max, mp_max FROM heros WHERE (hp_max+mp_max) > 8000 OR hp_max > 6000 AND mp_max > 1700 ORDER BY (hp_max+mp_max) DESC运行结果：（33 条记录）
你能看出来相比于上一个条件查询，这次的条件查询多出来了 10 个英雄，这是因为我们放宽了条件，允许最大生命值+ 最大法力值大于 8000 的英雄显示出来。另外你需要注意到，当 WHERE 子句中同时存在 OR 和 AND 的时候，AND 执行的优先级会更高，也就是说 SQL 会优先处理AND 操作符，然后再处理 OR 操作符。
如果我们对这条查询语句 OR 两边的条件增加一个括号，结果会是怎样的呢？
SQL：SELECT name, hp_max, mp_max FROM heros WHERE ((hp_max+mp_max) > 8000 OR hp_max > 6000) AND mp_max > 1700 ORDER BY (hp_max+mp_max) DESC运行结果：
所以当 WHERE 子句中同时出现 AND 和 OR 操作符的时候，你需要考虑到执行的先后顺序，也就是两个操作符执行
的优先级。一般来说 () 优先级最高，其次优先级是 AND，然后是 OR。
如果我想要查询主要定位或者次要定位是法师或是射手的英雄，同时英雄的上线时间不在 2016-01-01 到 2017-01-01之间。
SQL：
SELECT name, role_main, role_assist, hp_max, mp_max, birthdate
FROM heros
WHERE (role_main IN ('法师', '射手') OR role_assist IN ('法师', '射手'))
AND DATE(birthdate) NOT BETWEEN '2016-01-01' AND '2017-01-01'
ORDER BY (hp_max + mp_max) DESC你能看到我把 WHERE 子句分成了两个部分。第一部分是关于主要定位和次要定位的条件过滤，使用的是role_main in (‘法师’, ‘射手’) OR role_assist in (‘法师’, ‘射手’)。这里用到了 IN 逻辑运算符，同时role_main和role_assist是 OR（或）的关系。
第二部分是关于上线时间的条件过滤。NOT 代表否，因为我们要找到不在 2016-01-01 到 2017-01-01 之间的日期，因此用到了NOT BETWEEN ‘2016-01-01’ AND ‘2017-01-01’。同时我们是在对日期类型数据进行检索，所以使用到了 DATE 函数，将字段 birthdate 转化为日期类型再进行比较。关于日期的操作，我会在下一篇文章中再作具体介绍。
这是运行结果（6 条记录）：
使用通配符进行过滤
刚才讲解的条件过滤都是对已知值进行的过滤，还有一种情况是我们要检索文本中包含某个词的所有数据，这里就需要使用通配符。通配符就是我们用来匹配值的一部分的特殊字符。这里我们需要使用到 LIKE 操作符。如果我们想要匹配任意字符串出现的任意次数，需要使用（%）通配符。比如我们想要查找英雄名中包含“太”字的英雄都有哪些：
SQL：SELECT name FROM heros WHERE name LIKE '%太%'运行结果：（2 条记录）
需要说明的是不同 DBMS 对通配符的定义不同，在 Access中使用的是（*）而不是（%）。另外关于字符串的搜索可能是需要区分大小写的，比如’liu%‘就不能匹配上’LIUBEI’。具体是否区分大小写还需要考虑不同的 DBMS 以及它们的配置。
如果我们想要匹配单个字符，就需要使用下划线 (_) 通配符。（%）和（_）的区别在于，（%）代表一个或多个字符，而（_）只代表一个字符。比如我们想要查找英雄名除了第一个字以外，包含“太”字的英雄有哪些。
SELECT name FROM heros WHERE name LIKE '% 太 %'运行结果（1 条记录）：
因为太乙真人的太是第一个字符，而_%太%中的太不是在第一个字符，所以匹配不到“太乙真人”，只可以匹配上“东皇太一”。
同样需要说明的是，在 Access 中使用（?）来代替（_），而且在 DB2 中是不支持通配符（_）的，因此你需要在使用的时候查阅相关的 DBMS 文档。
你能看出来通配符还是很有用的，尤其是在进行字符串匹配的时候。不过在实际操作过程中，我还是建议你尽量少用通配符，因为它需要消耗数据库更长的时间来进行匹配。即使你对 LIKE 检索的字段进行了索引，索引的价值也可能会失效。如果要让索引生效，那么 LIKE 后面就不能以（%）开头，比如使用LIKE '%太%'或LIKE '%太’的时候就会对全表进行扫描。如果使用LIKE ‘太%’，同时检索的字段进行了索引的时候，则不会进行全表扫描。
总结
今天我对 SQL 语句中的 WHERE 子句进行了讲解，你可以使用比较运算符、逻辑运算符和通配符这三种方式对检索条件进行过滤。
比较运算符是对数值进行比较，不同的 DBMS 支持的比较运算符可能不同，你需要事先查阅相应的 DBMS 文档。逻辑运算符可以让我们同时使用多个 WHERE 子句，你需要注意的是 AND 和 OR 运算符的执行顺序。通配符可以让我们对文本类型的字段进行模糊查询，不过检索的代价也是很高的，通常都需要用到全表扫描，所以效率很低。只有当 LIKE语句后面不用通配符，并且对字段进行索引的时候才不会对全表进行扫描。
你可能认为学习 SQL 并不难，掌握这些语法就可以对数据进行筛选查询。但实际工作中不同人写的 SQL 语句的查询效率差别很大，保持高效率的一个很重要的原因，就是要避免全表扫描，所以我们会考虑在 WHERE 及 ORDER BY 涉及到的列上增加索引。
常见问题1
就是要避免全表扫描，所以我们会考虑在 WHERE 及 ORDER BY 涉及到的列上增加索引
where 条件字段上加索引是可以明白的，但是为什么 order by 字段上还要加索引呢？这个时候已经通过 where条件过滤得到了数据，已经不需要在筛选过滤数据了，只需要在排序的时候根据字段排序就好了。
答：关于ORDER BY字段是否增加索引：
在MySQL中，支持两种排序方式：FileSort和Index排序。Index排序的效率更高，
Index排序：索引可以保证数据的有序性，因此不需要再进行排序。
FileSort排序：一般在内存中进行排序，占用CPU较多。如果待排结果较大，会产生临时文件I/O到磁盘进行排序，效率较低。
所以使用ORDER BY子句时，应该尽量使用Index排序，避免使用FileSort排序。
当然具体优化器是否采用索引进行排序，你可以使用explain来进行执行计划的查看。
优化建议：
1、SQL中，可以在WHERE子句和ORDER BY子句中使用索引，目的是在WHERE子句中避免全表扫描，ORDER BY子句避免使用FileSort排序。当然，某些情况下全表扫描，或者FileSort排序不一定比索引慢。但总的来说，我们还是要避免，以提高查询效率。一般情况下，优化器会帮我们进行更好的选择，当然我们也需要建立合理的索引。
2、尽量Using Index完成ORDER BY排序。如果WHERE和ORDER BY相同列就使用单索引列；如果不同使用联合索引。
3、无法Using Index时，对FileSort方式进行调优。
常见问题2
对where语句建索引是什么意思，通过sql语句怎么实现？
答：如果你使用了WHERE子句，对于某个字段进行了条件筛选，那么这个字段你可以通过建立索引的方式进行SQL优化。
因为我们在进行SQL优化的时候，应该尽量避免全表扫描。
所以当我们使用WHERE子句对某个字段进行了条件筛选时，如果我们没有对这个字段建立索引，就会进入到全表扫描，因此可以考虑对这个字段建立索引。
当然你也需要注意 索引是否会失效。因此除了考虑建立字段索引以外，你还需要考虑：
1、不要在WHERE子句后面对字段做函数处理，同时也避免对索引字段进行数据类型转换
2、避免在索引字段上使用<>，!=，以及对字段进行NULL判断（包括 IS NULL, IS NOT NULL）
3、在索引字段后，慎用IN和NOT IN，如果是连续的数值，可以考虑用BETWEEN进行替换
因为在WHERE子句中，如果对索引字段进行了函数处理，或者使用了<>,!=或NULL判断等，都会造成索引失效。
