在数据库操作中，对日期进行“模糊查询”是一个常见的需求，这里的“模糊”并非指传统意义上使用LIKE操作符对字符串进行模式匹配，而是指查询某个时间段内、特定年份、月份或日期的记录，直接对日期类型的字段使用LIKE通常是一个误区，这不仅因为不同数据库的日期存储格式和显示格式可能不同，导致匹配失败，更严重的是，这种操作往往会破坏索引，造成全表扫描，严重影响查询性能，掌握正确、高效的日期模糊查询SQL语句写法至关重要。
核心方法一：利用日期提取函数（最通用且推荐）
这是处理日期模糊查询最标准、最可靠的方法，几乎所有的数据库系统都提供了内置函数，用于从日期或时间戳中提取年、月、日等部分，通过这些函数,我们可以精确地定位到需要的时间维度。
查询特定年份的所有数据
假设我们有一个名为orders的表，其中包含一个order_date（日期类型）字段,要查询2025年所有的订单记录。
MySQL / MariaDB:
SELECT * FROM orders WHERE YEAR(order_date) = 2025;
SQL Server:
SELECT * FROM orders WHERE YEAR(order_date) = 2025;
Oracle:
SELECT * FROM orders WHERE EXTRACT(YEAR FROM order_date) = 2025;
PostgreSQL:
SELECT * FROM orders WHERE EXTRACT(YEAR FROM order_date) = 2025;
查询特定月份的所有数据
查询2025年5月份的所有订单记录。
MySQL / MariaDB:
SELECT * FROM orders WHERE YEAR(order_date) = 2025 AND MONTH(order_date) = 5;
SQL Server:
SELECT * FROM orders WHERE YEAR(order_date) = 2025 AND MONTH(order_date) = 5;
Oracle / PostgreSQL:
SELECT * FROM orders WHERE EXTRACT(YEAR FROM order_date) = 2025 AND EXTRACT(MONTH FROM order_date) = 5;
查询特定日期的所有数据
查询每个月5号的所有订单记录。
MySQL / MariaDB:
SELECT * FROM orders WHERE DAY(order_date) = 5;
SQL Server:
SELECT * FROM orders WHERE DATEPART(DAY, order_date) = 5;
Oracle / PostgreSQL:
SELECT * FROM orders WHERE EXTRACT(DAY FROM order_date) = 5;
优点： 语义清晰，易于理解和维护，虽然对字段使用函数可能导致索引失效（在部分数据库的旧版本中），但在现代数据库优化器中，对此类简单函数的索引支持已经越来越好，即便索引失效，对于数据量不是特别巨大的表，其性能损失仍在可接受范围内,且换来了极高的准确性和可移植性。
核心方法二：利用范围查询（性能最优）
当“模糊查询”的目标是一个明确的时间段时，使用BETWEEN...AND...或者大于等于（>=）与小于（<）的组合是性能最高的方法，这种方法可以利用order_date字段上的索引,实现高效的索引范围扫描。
查询特定月份的所有数据（2025年5月）
- 通用SQL（推荐使用
<下个月第一天，避免时间精度问题）：SELECT * FROM orders WHERE order_date >= '2025-05-01' AND order_date < '2025-06-01';
说明： 这种写法优于
BETWEEN '2025-05-01' AND '2025-05-31 23:59:59'，因为它无需考虑时间部分（HH:MI:SS），更加简洁和精确,能正确处理所有时间点。
查询特定年份的所有数据（2025年）
SELECT * FROM orders WHERE order_date >= '2025-01-01' AND order_date < '2025-01-01';
优点： 性能极佳，能够完美利用索引,是生产环境中处理时间段查询的首选方案。
核心方法三：使用字符串格式化配合LIKE（谨慎使用）
这种方法将日期字段转换为特定格式的字符串，然后再使用LIKE进行匹配，虽然它能实现某些复杂的模糊匹配，但缺点非常突出,应尽量避免。
示例：查询2025年5月份的所有数据
MySQL:
SELECT * FROM orders WHERE DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') = '2025-05'; -- 或者使用LIKE，但此时等价于上面的等值查询 -- SELECT * FROM orders WHERE DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') LIKE '2025-05%';
SQL Server:
SELECT * FROM orders WHERE FORMAT(order_date, 'yyyy-MM') = '2025-05';
Oracle / PostgreSQL:
SELECT * FROM orders WHERE TO_CHAR(order_date, 'YYYY-MM') = '2025-05';
为什么强烈不推荐？
- 性能低下： 对字段使用转换函数（
DATE_FORMAT,FORMAT,TO_CHAR）几乎一定会导致该字段上的索引失效,从而引发全表扫描。 - 可移植性差： 不同数据库的日期格式化函数和格式符各不相同,SQL语句难以跨平台使用。
- 语义不清： 对于“查询某月”这种明确的需求，使用字符串转换显得舍近求远,逻辑上不如范围查询或函数提取来得直接。
只有在极少数情况下，例如需要匹配不规则的日期模式时，才考虑此方法，但必须意识到其性能代价。
方法对比与小编总结
为了更直观地理解这几种方法的差异,下表进行了小编总结：
| 方法 | SQL示例 (查询2025年5月) | 优点 | 缺点 | 推荐度 |
|---|---|---|---|---|
| 日期提取函数 | WHERE YEAR(order_date)=2025 AND MONTH(order_date)=5 | 语义清晰，通用性好，可移植性强 | 可能在某些数据库中导致索引失效 | ★★★★☆ |
| 范围查询 | WHERE order_date >= '2025-05-01' AND order_date < '2025-06-01' | 性能最高，完美利用索引，逻辑精确 | 需要计算时间段的起止点 | ★★★★★ |
| 字符串格式化+LIKE | WHERE DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') = '2025-05' | 灵活，可实现复杂字符串匹配 | 性能极差（索引失效），可移植性差，不推荐 | ★☆☆☆☆ |
编写数据库日期模糊查询SQL语句时，应优先考虑范围查询以获得最佳性能，当需要按年、月、日等单一维度进行筛选时，使用日期提取函数是清晰且可靠的选择，而将日期转换为字符串后使用LIKE，则应作为最后的备选方案,并充分了解其带来的性能问题。
相关问答FAQs
问1：在查询某个月份的数据时，为什么推荐使用 order_date >= '月初' AND order_date < '下月初' 而不是 BETWEEN '月初' AND '月末'？
答： 主要原因是处理时间精度的问题。BETWEEN 操作符是包含边界的（>= 且 <=），如果你的日期字段 order_date 包含时间部分（如 2025-05-31 14:30:00），那么使用 BETWEEN '2025-05-01' AND '2025-05-31' 会漏掉5月31日当天所有非零点的记录，为了包含所有记录，你需要写成 BETWEEN '2025-05-01' AND '2025-05-31 23:59:59.999'，这不仅写起来繁琐，还可能因时间精度（如毫秒、微秒）问题而遗漏，而 order_date >= '2025-05-01' AND order_date < '2025-06-01' 的写法，无论 order_date 的时间部分是什么，都能精确无误地捕获5月份的全部数据，逻辑更严谨,性能也更好。
问2：为什么在日期字段上使用函数（如 YEAR(order_date)）会影响索引使用？
答： 数据库索引通常是基于字段原始值构建的B-Tree或其他数据结构，当你在 WHERE 子句中对索引字段 order_date 使用函数 YEAR(order_date) 时，数据库必须先取出表中每一行的 order_date 值，然后应用 YEAR() 函数计算出结果，再将这个结果与 2025 进行比较，这个过程意味着数据库无法直接利用索引中已排序的原始日期值去定位数据，只能放弃索引扫描，转而对整张表进行逐行计算和判断，即“全表扫描”，而范围查询直接比较的是 order_date 的原始值，这与索引的存储方式一致，因此可以高效地沿着索引树进行范围查找,大大减少了需要扫描的数据量。
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