MySQL BETWEEN使用指南：精准把握范围查询，避开三大性能陷阱

引言

       BETWEEN 是MySQL中最常用的范围查询操作符之一，用于筛选指定区间内的数据。本文将系统解析其正确用法、执行原理、性能优化方案，并通过真实案例演示如何避免常见的边界陷阱。

一、基础语法与使用规范

1.1 标准语法结构

-- 闭区间查询（包含边界值）
SELECT * FROM orders 
WHERE amount BETWEEN 100 AND 500;

-- 等价于：
SELECT * FROM orders 
WHERE amount >= 100 
  AND amount <= 500;

1.2 三大核心应用场景

-- 数值区间（价格/销量等）
SELECT * FROM products 
WHERE price BETWEEN 50 AND 200;

-- 日期范围（订单/日志等）
SELECT * FROM user_logs 
WHERE login_time BETWEEN '2025-06-01' AND '2025-06-30';

-- 字符串区间（按字母排序）
SELECT * FROM employees 
WHERE last_name BETWEEN 'H' AND 'M';

二、三大性能陷阱与优化方案

陷阱1：非索引字段引发全表扫描

问题复现：

-- 未建索引的date字段
SELECT * FROM sales 
WHERE sale_date BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-01-31'; 
-- 扫描50万行，耗时1.8s

优化方案：

-- 创建日期索引
ALTER TABLE sales ADD INDEX idx_sale_date(sale_date);

-- 查询耗时降至0.02s
EXPLAIN SELECT * FROM sales 
WHERE sale_date BETWEEN ...;  -- 使用索引范围扫描(range)

陷阱2：隐式类型转换导致索引失效

错误示范：

-- 字段类型：INT，但用字符串查询
SELECT * FROM products 
WHERE id BETWEEN '1000' AND '2000'; -- 触发全表扫描！

解决方案：

-- 保持类型一致
SELECT * FROM products 
WHERE id BETWEEN 1000 AND 2000;  -- 正确使用索引

陷阱3：超过阈值引发全表扫描

临界点规则：
当BETWEEN覆盖的数据量 > 表总行数20%时，MySQL可能放弃索引走全表扫描

优化策略：

-- 大范围查询改造为分批次处理
SET @min_id = (SELECT MIN(id) FROM orders);
SET @max_id = (SELECT MAX(id) FROM orders);

WHILE @min_id <= @max_id DO
  SELECT * FROM orders 
  WHERE id BETWEEN @min_id AND @min_id + 1000;
  
  SET @min_id = @min_id + 1001;
END WHILE;

三、边界值处理的六大黄金法则

法则1：日期范围包含时间戳的处理

-- 错误：漏掉23:59:59的数据
SELECT * FROM logs 
WHERE create_time BETWEEN '2025-06-01' AND '2025-06-30';

-- 正确：包含全天数据
SELECT * FROM logs 
WHERE create_time BETWEEN '2025-06-01 00:00:00' 
  AND '2025-06-30 23:59:59';

法则2：浮点数精度问题规避

-- 错误：浮点数计算可能导致遗漏
SELECT * FROM measurements 
WHERE value BETWEEN 0.1 AND 0.3; 

-- 正确：扩大边界范围
SELECT * FROM measurements 
WHERE value >= 0.099999 
  AND value <= 0.300001;

法则3：NULL值的处理方案

-- BETWEEN不包含NULL值！
SELECT * FROM users 
WHERE age BETWEEN 20 AND 30; -- 返回NULL的行被排除

-- 包含NULL的查询
SELECT * FROM users 
WHERE (age BETWEEN 20 AND 30) 
   OR age IS NULL;

四、高级用法：组合场景实战

案例1：多字段复合范围查询

-- 查询特定时间段的VIP用户订单
SELECT * FROM orders 
WHERE order_time BETWEEN '2025-05-01' AND '2025-05-31'
  AND user_id IN (
    SELECT user_id FROM vip_users 
    WHERE level BETWEEN 3 AND 5
  );

案例2：动态区间统计

-- 统计各价格区间商品数量
SELECT 
  CASE
    WHEN price BETWEEN 0 AND 99 THEN '0-99'
    WHEN price BETWEEN 100 AND 499 THEN '100-499'
    ELSE '500+' 
  END AS price_group,
  COUNT(*) AS product_count
FROM products
GROUP BY price_group;

案例3：时间滑动窗口分析

-- 近30天每天登录用户统计
SELECT 
  DATE(login_time) AS day,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS active_users
FROM user_logs
WHERE login_time BETWEEN CURDATE() - INTERVAL 29 DAY 
                    AND CURDATE() + INTERVAL 1 DAY
GROUP BY day;

五、与其它操作符性能对比

5.1 执行效率实测对比

5.2 适用场景选择建议

结语：核心使用原则

1. 索引优先：为BETWEEN字段创建索引
2. 类型一致：避免隐式类型转换
3. 边界确认：明确包含/排除规则
4. 范围控制：超20%数据量时分批处理

“范围查询是把双刃剑，精确掌控边界才能发挥最大威力。”
——《高性能MySQL》实践箴言

附录：常用边界函数

-- 获取日期月初/月末
SELECT 
  LAST_DAY(CURDATE() - INTERVAL 1 MONTH) + INTERVAL 1 DAY AS month_start,
  LAST_DAY(CURDATE()) AS month_end;

-- 动态计算7天范围
SELECT * FROM logs 
WHERE log_date BETWEEN CURDATE() - INTERVAL 7 DAY 
                  AND CURDATE();