从入门到精通：Laravel查询构建器whereRaw的10个真实项目应用场景

原创 于 2025-11-01 17:02:20 发布 · 1k 阅读 · 10 ·
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第一章：Laravel查询构建器whereRaw概述

在 Laravel 的 Eloquent ORM 中，查询构建器提供了强大且灵活的方式来构造数据库查询。当标准的 `where` 方法无法满足复杂查询需求时，`whereRaw` 方法便成为关键工具。它允许开发者直接编写原始 SQL 条件，从而实现更精细的控制。

功能特性

  • 支持原生 SQL 片段嵌入，提升查询灵活性
  • 可结合参数绑定防止 SQL 注入攻击
  • 适用于复杂的条件判断，如日期函数、数学运算等

基本语法与使用示例

// 查询 created_at 在当前月份的用户
$users = DB::table('users')
    ->whereRaw('MONTH(created_at) = ?', [date('m')])
    ->get();

// 多条件组合
$users = DB::table('users')
    ->whereRaw('status = ? AND (votes > ? OR name LIKE ?)', ['active', 100, 'J%'])
    ->get();
上述代码中，`?` 是占位符，对应的参数通过数组传递，确保了安全性。第一个例子利用 MySQL 的 MONTH 函数提取月份进行比较；第二个示例展示了如何在一个 `whereRaw` 调用中处理多个逻辑条件。

适用场景对比表

场景推荐方法说明
简单字段匹配where()可读性强，推荐优先使用
数据库函数参与条件whereRaw()如 DATE(), JSON_EXTRACT() 等
复杂表达式或运算whereRaw()涉及算术或逻辑运算符组合
graph TD A[开始查询] --> B{是否需要数据库函数?} B -->|是| C[使用whereRaw] B -->|否| D[使用where] C --> E[执行并返回结果] D --> E

第二章：基础语法与核心原理

2.1 whereRaw方法的基本语法结构解析

whereRaw 是 Laravel 查询构造器中用于插入原生 SQL 条件的方法，允许开发者直接编写 SQL 片段，绕过框架的抽象层。

基本语法格式

其核心语法如下：

$query->whereRaw('column = ? AND status = ?', ['value1', 'active']);

第一个参数是原始 SQL 条件字符串，支持使用问号占位符；第二个参数为绑定值数组，防止 SQL 注入。

参数说明
  • SQL 片段：可包含任意合法的 WHERE 条件表达式；
  • 绑定参数：通过数组传递，确保数据安全；
  • 返回查询实例，支持链式调用。
使用场景示例

适用于复杂条件查询，如日期函数、数据库函数嵌套等框架原生方法难以表达的情况。

2.2 绑定参数防止SQL注入的实践技巧

使用绑定参数是防御SQL注入的核心手段。通过预编译语句将SQL逻辑与数据分离，确保用户输入不被当作代码执行。
参数化查询示例
-- 错误方式：字符串拼接
SELECT * FROM users WHERE username = '" + userInput + "';

-- 正确方式：使用占位符
PREPARE stmt FROM 'SELECT * FROM users WHERE username = ?';
SET @user = 'alice';
EXECUTE stmt USING @user;
该示例中，问号占位符明确标识参数位置，数据库引擎将其视为纯数据，杜绝恶意代码注入可能。
常见编程语言中的实现
  • Java（JDBC）：使用 PreparedStatement 预编译SQL
  • Python（sqlite3）：execute("SELECT * FROM t WHERE id=?", (value,))
  • Go（database/sql）：db.Query("SELECT * FROM users WHERE id = ?", id)
所有主流语言均支持绑定参数，关键在于避免字符串拼接构造SQL语句。

2.3 与普通where方法的性能对比分析

查询执行效率差异
在大数据集场景下，使用索引优化的查询方法相较于普通 WHERE 条件过滤具有显著性能优势。普通 WHERE 方法通常触发全表扫描，而优化方法通过预构建的索引实现快速定位。
  • 普通 WHERE：逐行比对，时间复杂度为 O(n)
  • 索引优化查询：基于 B+ 树查找，时间复杂度接近 O(log n)
代码示例与执行计划分析
-- 普通WHERE查询
SELECT * FROM users WHERE age = 25;

-- 使用索引字段查询
SELECT * FROM users WHERE indexed_email = 'user@example.com';
上述第一条语句若未对 age 建立索引，则需全表扫描；第二条利用了 indexed_email 的B+树索引，大幅减少I/O操作。
查询方式执行时间(ms)扫描行数
普通WHERE120100,000
索引查询312

2.4 在复杂条件中混合使用where与whereRaw

在构建复杂的数据库查询时，仅靠 `where` 方法难以满足所有需求。Laravel 提供了 `whereRaw` 方法，允许直接编写原生 SQL 条件，从而实现更灵活的查询控制。
混合使用的典型场景
当需要结合动态参数与复杂表达式时，可混合使用两者。例如筛选创建时间在最近7天且状态为激活的用户： 

User::where('status', 'active')
    ->whereRaw('created_at >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL ? DAY)', [7])
    ->get();
上述代码中，`where` 用于安全绑定状态值，而 `whereRaw` 插入日期计算逻辑。`?` 占位符确保传入的天数参数被安全转义，避免 SQL 注入。
  • where：适用于简单字段比较，自动处理参数绑定；
  • whereRaw：支持完整 SQL 表达式，需手动管理占位符与参数安全。
合理搭配二者，既能保障安全性，又能应对复杂业务逻辑。

2.5 常见语法错误与调试策略

典型语法错误示例
初学者常因括号不匹配、缩进错误或拼写问题导致程序无法运行。例如在 Python 中： 

def calculate_sum(a, b):
    result = a + b
     return result  # 错误：缩进不一致
上述代码会触发 IndentationError。Python 对缩进敏感，同一代码块必须保持相同缩进层级。
调试实用策略
  • 使用 print() 输出中间变量值，快速定位异常位置
  • 借助 IDE 的断点调试功能逐步执行代码
  • 阅读错误栈信息，重点关注最后一行提示
常见错误类型对照表
错误类型典型表现解决方案
SyntaxError缺少冒号、括号未闭合检查语句结尾和配对符号
NameError变量未定义确认变量命名与作用域

第三章：高级用法与优化技巧

3.1 利用子查询配合whereRaw实现灵活筛选

在复杂查询场景中，Laravel 的 `whereRaw` 方法结合子查询能显著提升筛选的灵活性。通过原生 SQL 片段注入，可突破常规查询构造器的限制。
子查询嵌入技巧
使用闭包构建子查询，并将其作为 `whereRaw` 的条件参数： 

$users = DB::table('users')
    ->whereRaw('id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE amount > ?)', [1000])
    ->get();
该语句筛选出订单金额大于 1000 的用户。`?` 为预处理占位符，有效防止 SQL 注入。
多层筛选逻辑组合
  • 子查询可用于字段比较、聚合判断等复杂条件
  • 结合 `whereRaw` 可实现跨表字段运算与函数调用
  • 建议将动态值通过数组参数传递，保障安全性

3.2 使用数据库函数增强查询表达能力

数据库函数是提升SQL查询灵活性与表达力的核心工具。通过内置函数，开发者可以对数据进行转换、聚合和逻辑判断，而无需依赖应用层处理。
常用函数分类
  • 字符串函数：如 UPPER()、CONCAT()，用于格式化文本；
  • 数值函数：如 ROUND()、ABS()，支持数学运算；
  • 日期函数：如 NOW()、DATE_ADD()，简化时间操作。
示例：计算用户年龄
SELECT 
  name,
  birth_date,
  TIMESTAMPDIFF(YEAR, birth_date, CURDATE()) AS age
FROM users;
该查询使用 TIMESTAMPDIFF 函数计算每位用户的当前年龄。参数 YEAR 指定返回单位为年，birth_date 与 CURDATE() 分别表示出生日期和系统当前日期，逻辑清晰且高效。

3.3 查询作用域中封装可复用的whereRaw逻辑

在 Laravel Eloquent 中，查询作用域（Query Scope）是封装复杂查询条件的理想方式。通过在模型中定义本地作用域，可将频繁使用的 `whereRaw` 逻辑抽象为可复用的方法。
定义本地作用域
public function scopeActiveUsers($query)
{
    return $query->whereRaw('status = ? AND (expires_at IS NULL OR expires_at > NOW())', ['active']);
}
上述代码封装了活跃用户判断逻辑，参数说明：`status` 必须为 'active'，且过期时间为空或大于当前时间。
调用作用域
  • 在控制器中直接调用：User::activeUsers()->get()
  • 支持链式调用，如结合分页：User::activeUsers()->paginate(10)
这种封装提升了代码可读性与维护性，避免重复 SQL 片段散落在各处。

第四章：真实项目中的典型应用场景

4.1 按时间范围与自定义日期函数筛选数据

在数据分析中，按时间维度筛选是常见需求。通过构建灵活的时间过滤机制，可精确提取指定区间内的记录。
基础时间范围筛选
使用 SQL 的 BETWEEN 可实现简单的时间段查询： 
SELECT * FROM logs 
WHERE created_at BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';
该语句筛选出 2023 年全年的日志数据，created_at 需为日期或时间戳类型字段。
自定义日期函数应用
更复杂的场景需借助日期函数动态生成条件。例如，获取最近7天的数据： 
SELECT * FROM events 
WHERE event_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY);
其中 NOW() 返回当前时间，DATE_SUB 向前推移7天，实现动态时间窗口。
  • 支持的时间单位包括：DAY、HOUR、MONTH、YEAR
  • 函数如 DATE()、YEARWEEK() 可用于分组聚合

4.2 多字段模糊搜索结合CONCAT与LIKE操作

在处理用户搜索需求时，常需跨多个文本字段进行模糊匹配。通过 MySQL 的 CONCAT 函数将多个字段拼接为统一字符串，再结合 LIKE 操作符，可实现高效的多字段模糊查询。
基本语法结构
SELECT * FROM users 
WHERE CONCAT(first_name, ' ', last_name, ' ', email) 
LIKE '%john%';
该语句将姓名和邮箱字段合并后进行模糊匹配，提升搜索覆盖范围。
性能优化建议
  • 避免在高基数字段上频繁使用全文扫描
  • 考虑对常用搜索字段建立复合索引或使用全文索引
  • 结合 LOWER() 统一大小写以增强匹配准确性

4.3 基于JSON字段的条件过滤（MySQL/PostgreSQL）

现代关系型数据库如 MySQL 和 PostgreSQL 提供了强大的 JSON 字段支持，允许在半结构化数据上执行高效查询。通过内置的 JSON 函数和操作符，开发者可直接在 SQL 中对 JSON 内容进行路径提取与条件匹配。
MySQL 中的 JSON 过滤
MySQL 使用 -> 和 ->> 操作符分别提取 JSON 路径的 quoted 值和 unquoted 值： 
SELECT * FROM users 
WHERE profile->>'$.age' >= '25' 
  AND profile->'$.city' = '"Beijing"';
上述语句从 profile JSON 字段中提取 age（去引号）和 city（保留引号）进行比较。注意字符串值需单引号包裹，且路径语法以 $. 开头。
PostgreSQL 中的 JSON 查询
PostgreSQL 支持 ->（获取 JSON 对象）、->>（获取文本）及 #>（多层路径）： 
SELECT * FROM users 
WHERE profile->>'age' = '30' 
  AND profile#>>'{address,zip}' LIKE '1000%';
该查询通过 #>> 提取嵌套的 zip 字段，适用于多层结构。同时，PostgreSQL 允许在 JSON 字段上创建 GIN 索引，显著提升查询性能。

4.4 实现地理位置距离计算与范围查询

在构建基于位置的服务时，精确的地理位置距离计算和高效的空间范围查询是核心功能。为实现这一目标，常用球面几何算法计算两点间的实际距离。
使用Haversine公式计算球面距离
// Haversine公式计算两点间地球表面距离（单位：公里）
func Distance(lat1, lon1, lat2, lon2 float64) float64 {
    const R = 6371 // 地球半径（公里）
    rad := math.Pi / 180
    dLat := (lat2 - lat1) * rad
    dLon := (lon2 - lon1) * rad
    a := math.Sin(dLat/2)*math.Sin(dLat/2) +
        math.Cos(lat1*rad)*math.Cos(lat2*rad)*math.Sin(dLon/2)*math.Sin(dLon/2)
    c := 2 * math.Atan2(math.Sqrt(a), math.Sqrt(1-a))
    return R * c
}
该函数通过经纬度输入，利用三角函数精确计算两点间的大圆距离，适用于中小范围定位场景。
优化范围查询性能
  • 使用GeoHash将二维坐标编码为字符串，支持前缀匹配快速检索
  • 结合Redis或MongoDB的地理索引（如2dsphere）执行高效邻近查询
  • 预设搜索半径，减少全表扫描开销

第五章：总结与最佳实践建议

性能监控与调优策略
在生产环境中，持续监控系统性能是保障服务稳定的关键。推荐使用 Prometheus + Grafana 组合进行指标采集与可视化展示。以下为 Prometheus 抓取配置示例： 

scrape_configs:
  - job_name: 'go_service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/metrics'
代码健壮性提升建议
采用防御性编程原则，确保关键路径具备错误处理机制。例如，在 Go 语言中应始终检查 error 返回值： 

data, err := ioutil.ReadFile("config.json")
if err != nil {
    log.Fatalf("failed to read config: %v", err)
}
安全加固措施
  • 启用 HTTPS 并配置 HSTS 头部以防止中间人攻击
  • 定期轮换密钥与证书，使用 Hashicorp Vault 管理敏感信息
  • 限制 API 接口的请求频率，防止暴力破解
部署架构优化参考
架构模式适用场景优势
单体应用初期项目、低并发部署简单，维护成本低
微服务高并发、多团队协作独立扩展，故障隔离
代码提交 CI 构建 K8s 部署
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