批量模糊查询

该文章介绍了如何在Java中处理关键字的模糊匹配。首先,通过字符串分割函数将输入文本转换为List,然后过滤出非空项。接着,使用List流处理进行去重。最后,展示了在参数为List时如何构建SQL模糊查询条件。

场景:

文本框输入一些关键字、需对这些关键字都做模糊匹配

解决:

1、字符串分割(string-->stringList)

    public  List<String> stringToList(String str){
        log.info("============str =========,{}",str);
        List<String> list = new ArrayList<>();
        StringBuilder res = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
            if (str.charAt(i)==','||str.charAt(i)=='、'||str.charAt(i)==' '){
                list.add(res.toString());
                res=new StringBuilder();
                continue;
            }

            if(i==str.length()-1){
                res.append(str.charAt(i));
                list.add(res.toString());
            }
            res.append(str.charAt(i));
        }
        List<String> resList = list.stream().distinct().filter((x)->!StringUtils.isBlank(x)).collect(Collectors.toList());
        log.info("============resList =========,{}",resList);
        return resList;
    }

2、模糊查询

入参变为List后再做模糊匹配(伪代码)

 <if test="list != null">
                AND
       <foreach collection="list" item="item" open="(" separator="or"  close=")">
                    u.user_name like  CONCAT('%', #{item}, '%')
       </foreach>
 </if>
### SQL 中实现批量模糊查询的方法 在 SQL 中,批量模糊查询可以通过种方式来实现。以下是几种常见的方法及其具体实现: #### 方法一:通过 `LIKE` 和逻辑运算符组合 当需要匹配个关键字时,可以使用 `LIKE` 结合逻辑运算符(如 `AND` 或 `OR`)。例如,在一张名为 `user` 的表中查找字段 `username` 同时包含“张”和“李”的记录。 ```sql SELECT * FROM user WHERE username LIKE '%张%' AND username LIKE '%李%'; ``` 这种方法适用于简单的条件匹配场景[^4]。 --- #### 方法二:动态生成查询条件并连接字符串 对于更复杂的批量模糊查询需求,可以在应用程序层面对输入的关键字列表进行处理,将其转换为适合 SQL 使用的形式。以下是一个基于 C# 的示例,展示如何将一组 ID 转换为带有 `LIKE` 条件的查询语句。 假设有一个字符串数组 `["123", "456"]`,希望查询这些值的部分匹配项,则可通过如下代码构建查询条件: ```csharp var strSplitIDs = new List<string> { "123", "456" }; string strJoinOrderIDs = string.Join(" OR ", strSplitIDs.Select(orderID => $"OrderID LIKE '%{orderID}%'")); // 构建最终 SQL 查询 string sqlQuery = $"SELECT * FROM Orders WHERE {strJoinOrderIDs};"; Console.WriteLine(sqlQuery); ``` 运行此代码会输出类似于下面的 SQL 语句: ```sql SELECT * FROM Orders WHERE OrderID LIKE '%123%' OR OrderID LIKE '%456%'; ``` 这种方式非常适合处理大量动态参数的情况[^2]。 --- #### 方法三:利用正则表达式扩展功能 部分数据库支持正则表达式的高级特性,允许更加灵活地定义模式匹配规则。以 PostgreSQL 为例,它提供了专门用于正则匹配的操作符 `~` 或 `~*`(区分大小写版本),从而简化某些复杂查询操作。 例如,要在一个文本列中寻找既含有单词“apple”,又含有所谓水果名称“banana”的行,可编写如下查询: ```sql SELECT * FROM fruits WHERE description ~* '(?=.*apple)(?=.*banana)'; ``` 注意:并非所有关系型数据库都原生支持这种语法;因此实际应用前需确认目标环境是否兼容相应机制。 --- #### 方法四:借助临时表存储过滤条件 另一种策略是先创建一个仅保存待检索关键词的小型辅助表格,再运用联接技术完成筛过程。比如我们有这样一个情景——从商品库存清单里挑那些描述信息分别吻合若干特定标签的商品条目。 第一步,建立临时表存放标签集合: ```sql CREATE TEMP TABLE search_tags (tag VARCHAR(50)); INSERT INTO search_tags VALUES ('折扣'), ('新品'); ``` 第二步执行关联查询找出符合条件的结果集: ```sql SELECT DISTINCT p.* FROM products AS p JOIN search_tags AS st ON p.description LIKE CONCAT('%', st.tag, '%'); ``` 这样做的好处在于能够显著提升维护便利性和性能优化空间,尤其是在涉及众独立子串的情况下尤为明显[^3]。 --- ### 总结 以上介绍了四种不同的 SQL 批量模糊查询解决方案,每种都有其适用范围以及优缺点所在。开发者应根据具体的业务背景和技术栈特点取最合适的技术路线加以实施。
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