SQL数据库模糊查询:精准定位数据 (sql数据库模糊查询)

随着数据量不断增长,数据库查询的速度和精准性成为了企业和个人广泛关注的问题。SQL数据库模糊查询技术应运而生,它可以在遇到复杂的搜索场景时实现快速的定位和精确匹配。

SQL数据库模糊查询的基本原理是根据输入的关键字进行匹配,不需要关键字完全匹配,就能够查询到包含相似字符的记录。这种技术可以应用于音乐、电影、图书、商品等电商平台,以及医院、、物流等行业,实现快速的数据定位和查询。

1. SQL数据库模糊查询的基本语法

SQL数据库模糊查询需要使用 LIKE 运算符,其基本语法如下:

SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE column_name LIKE pattern;

其中,column_name 代表表中的列名,table_name 表示表名,pattern 为要匹配的字符串。

2. SQL数据库模糊查询的特殊字符

在SQL数据库模糊查询中, % 和 _ 是两个特殊字符,用来匹配一个或多个字符。

% 表示匹配任意数量的任意字符,包括 0 个字符,例如:

SELECT * FROM product WHERE name LIKE ‘%笔记本%’;

表示查询 product 表中所有包含“笔记本”关键词的数据。

_ 表示匹配一个任意字符,例如:

SELECT * FROM product WHERE name LIKE ‘联想_笔记本’;

表示查询 product 表中所有包含“联想”后面紧跟一个任意字符,再接“笔记本”的数据。

3. SQL数据库模糊查询中的通配符

Jet SQL 通配符是一种用于替代特定字符或文本字符串的特殊字符,主要有以下几种:

a. * 通配符

* 通配符可以匹配任何列名的任何数字、文本或日期数据。这个通配符经常使用在具有多个值的字段或需要在聚合查询中选择所有列时。

例如:

SELECT * FROM product WHERE name LIKE ‘%笔记本%’;

表示查询 product 表中所有包含“笔记本”关键词的数据。

b. ? 通配符

? 通配符可以匹配任何一个字符,如果只需要查询某个字母开头的数据,可以加上 % 符号作为前缀,例如:

SELECT * FROM product WHERE name LIKE ‘A%’;

表示查询 product 表中所有以 A 开头的数据。

c. [] 通配符

[] 通配符可以匹配指定范围内的字符,例如:

SELECT * FROM product WHERE name LIKE ‘[A-D]%’;

表示查询 product 表中所有以 A、B、C、D 开头的数据。

d. [^] 通配符

[^] 通配符可以匹配不在指定范围内的字符,例如:

SELECT * FROM product WHERE name LIKE ‘[^A-D]%’;

表示查询 product 表中除了以 A、B、C、D 开头的数据外的所有数据。

4. SQL数据库模糊查询的注意事项

在 SQL数据库模糊查询时,要注意以下几点:

a. 不要随意使用 % 通配符

使用 % 通配符会让查询变慢,内存负担增大。因此,仅在必要时使用。

b. 区分大小写

SQL 数据库对大小写敏感,因此对于包含大小写敏感的数据,需要考虑大小写的区分,避免查询出错误的结果。

c. 对于包含语义的字符串,建议使用全文索引

对于长文本中搜索的情况,如关键词匹配,使用 Fulltext 索引会更加高效。

SQL数据库模糊查询技术可以实现快速的数据定位和查询。仔细选择查询的通配符,理解查询的原理和注意事项,可以让广大用户更加高效地利用数据库,提高工作效率。

相关问题拓展阅读:

  • sql 语句 进行模糊查询
  • sql模糊查询

sql 语句 进行模糊查询

这不叫模糊

个人觉得这种方法比较好$arr = array(‘业务’, ‘服务员’, ‘美工’);$sql = “SELECT * FROM `表名` WHERE “;foreach($arr as $v) %’”;}$sql .= implode(‘ OR ‘, $tmp); 用这个方法sql=”select * from 表 where 1=1″;foreach($arr as $a)%’”}虽然简便了,但是当所有的条件都不符合是该语句会查询所有记录。

如果帮助到您,请记得采纳为满意答案哈,谢谢!祝您生活愉快! vae.la

select * from CHARACTER_TBL where m_chAuthority=’Z’ 查询GM角色select * from CHARACTER_TBL where m_szName=’女孩、看过来’ 查询角色5128

select * from ACCOUNT_TBL where account=’aaaa’ 查询账号

select * from ACCOUNT_TBL_DETAIL where account=’jiangxin’ update CHARACTER_TBL set account = ‘v’ where m_szName = ‘Oo静静oO’ 改名字

update CHARACTER_TBL set ilock = ‘T’ where m_szName = ‘此ID已隐藏!’

update ACCOUNT_TBL set password = ‘bf26c40b9e71d9aeb76d5ad4ae5b8db2’ where account = ‘kaixinfu’

update ACCOUNT_TBL set password = ‘b2d35131d6002f5b28c91c6835a10e63’ where account = ‘huahuaxong123’改密码

room like ‘%’+’bw1’+’%’

sql模糊查询

数据滑陆库悉前模睁让清糊查询

SQL模糊查询,使用like比较关键字,加上SQL里的通配符,请参考以下:

1、LIKE’Mc%’

将搜索以字母

Mc

开头的所有字符串(如

McBadden)。

2、LIKE’%inger’

将搜索以字母

inger

结尾的所有字符串(如

Ringer、Stringer)。

3、LIKE’%en%’

将搜索在任何位置包含字母

en

的所有字符串(如

Bennet、Green、McBadden)。

4、LIKE’_heryl’

将搜索以字母

heryl

结尾的所有六个字母的名称(如

Cheryl、Sheryl)。

5、LIKE’arsn’

将搜索下列字符串:Carsen、Karsen、Carson

Karson(如

Carson)。

6、LIKE’inger’

将搜索以字符串

inger

结尾、以从

M

Z

的任何单个字母开头的所有名称(如

Ringer)。

7、LIKE’M%’

将搜索以字母

M

开头,并且第二个字母不是

c

的所有名称(如MacFeather)。

面这句查拍核誉询字符串是我以前写的,根据变量

zipcode_key

在邮政编码表

zipcode

中查询对应的数据,这句是判断变量

zipcode_key

为非数字时的查询语句,用

%

来匹配任意长度的字符串,从表中地址、市、省三列中查询包含关键字的所有数据项,并按省、市、地址排序。这个例子比较简袭段单,只要你理解了方法就可以写出更

复杂的查询语句。

sql

=

“select

*

from

zipcode

where

(address

like’%”

&

zipcode_key

&

“%’)

or

(city

like’%”

&

zipcode_key

&

“%’)

or

(province

like’%”

&

zipcode_key

&

“%’)

order

by

province,city,address

存储过程中使用氏好模糊查询的例子:

SELECT

*

FROM

Questions

where

QTitle

like

%

‘+

@KeyWord

+’

>

%

and

IsFinish

=

@IsFinsih

语句中成对的方括号

是书写格式的关键。

模糊查询一般用明竖like

关键字,比如查询名字中有

“红”

字的

select

*

from

where

name

like

‘%红%’,好埋还有一种情况,就是我只要查

“红”字开头的,友槐蚂后面只有一个字的,比如

红色

红眼睛

三个字就不符合

like

‘红_’

_

下划线表示就一个字的

我用C语言来回答这个问题的做法。

首先从念茄困界面上取得每仔念个关键字的值,然后判断,

char sql;

strcpy(sql, “select * from tablename where ” );

if( name!= NULL )

strcat( sql, “纳轿姓名=%s”, name );

else if( address!= NULL )

strcat( sql, “地址=%s”, address );

else if( email!= NULL )

strcat( sql, “邮箱=%s”, email );

以此类推,最后拼出一个查询的sql语句执行即可。

查询name属性中包含abc的判颂让内容

select

*

from

XXX

where

name

like

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