sql学习记录6--WHERE LIKE、通配符%_、且AND(交)、或OR(并)、组合操作AND...OR、NOT(补)

本文介绍了SQL中如何使用LIKE进行模糊查询,包括下划线_和百分号%的通配符用法,以及转义字符的使用。此外,还详细讲解了AND、OR逻辑运算符的组合使用,以及NOT的否定条件。内容涵盖通配符查询的效率问题、多个条件的组合过滤,并通过实例展示了各种查询效果。

如果不知道要过滤的具体条件怎么查询呢?用模糊查询
在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

数据过滤- WHERE [列] LIKE、通配符(_%)、转义字符(\)

LIKE 模糊查询:非已知,不明确查询条件。

1. 通配符–下划线

(1)一个下划线_代表: 单个任何字符(指一个字或字母或数字或字符)
(2)使用: WHERE [列名 ] LIKE ‘…_…’
文本要加引号!
(3)适合场景:知道字符数目;知道字符位置

所以会出现连续的下划线

SELECT m.* FROM milk_tea AS m WHERE m.prod_name LIKE '奶_';
SELECT m.* FROM milk_tea AS m WHERE m.prod_name LIKE '薯_';
SELECT m.* FROM milk_tea AS m WHERE m.prod_name LIKE '_糖';
SELECT m.* FROM milk_tea AS m WHERE m.prod_name LIKE '__糖';
#最后一行写了两个下划线,要找的是三个字且最后一个字是糖

在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2. 通配符-百分号%

(1)%代表: 任意数目(包括0个)任何字符
(2)使用: WHERE [列名 ] LIKE ‘…%…’
(3)适用范围: 不知道字符数目;知道字符位置
(就是知道在什么位置可能有一个或几个不知道的字符,也可以代表0个字符,即也可能没有字符)

所以不会出现连续的两个百分号

注:以通配符开头,查询效率低
(比如’奶_‘只需要搜索奶字开头的两个字词语,而’_糖’需要从头比对第二个字是否是糖字)

SELECT m.* FROM milk_tea AS m WHERE m.prod_name LIKE '方%'; 
SELECT m.* FROM milk_tea AS m WHERE m.prod_name LIKE '%糖';
SELECT m.* FROM milk_tea AS m WHERE m.prod_name LIKE '方%面';
SELECT m.* FROM milk_tea AS m WHERE m.prod_name LIKE '方便%面';
SELECT m.* FROM milk_tea AS m WHERE m.prod_name LIKE '奶%';

在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

3. 转义字符\

Q:如果列中本来的内容就包含下划线_或者百分号%,那么进行通配符查询的时候怎么知道是原来就有的下划线百分号,还是通配符的下划线百分号呢?
A:用转义字符\

解释:转义字符\ 含义是 在它后面紧跟着的符号 仅代表 那个符号本身,比如 \ %指的就是百分号本身,而不是通配符%。

SELECT p.* FROM pet AS p WHERE p.owner LIKE 'Gw%_en' ; 
#%能匹配至少0个任意字符,_能匹配1个任意字符,合在一起用就是匹配至少1个任意字符
SELECT p.* FROM pet AS p WHERE p.owner LIKE 'Gw__en' ;
 #两个下划线匹配两个任意字符
SELECT p.* FROM pet AS p WHERE p.owner LIKE 'Gw%en' ; 
#1个百分号能匹配至少0个任意字符
SELECT p.* FROM pet AS p WHERE p.owner LIKE 'Gw\%_en' ; 
#\%代表百分号本身,1个下划线匹配1个任意字符
SELECT p.* FROM pet AS p WHERE p.owner LIKE 'Gw\%_en' ; 
#指第三位一定是百分号%,1个下划线匹配1个任意字符
SELECT p.* FROM pet AS p WHERE p.owner LIKE 'Gw\%\_en' ; 
#\%代表百分号本身,\_代表下划线本身,这个语句是匹配Gw%%en

结果1:
在这里插入图片描述

第一行结果相当于语句中 %_ 匹配了1个百分号字符
第二行结果相当于语句中 %_匹配了2个百分号字符

结果2:
在这里插入图片描述
两个下划线匹配到了两个百分号字符

结果3:
在这里插入图片描述
结果4:
在这里插入图片描述
结果5:
在这里插入图片描述结果6:
在这里插入图片描述
因为设置的表中没有Gw%_en这个数据

4. 且AND

使用场景:同时满足两个或多个条件(不止一个过滤条件且条件需要同时满足)
写法:WHERE [条件1] AND [条件2]…;
AND(和)类似求 交集

SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE m.sale_price BETWEEN 5 AND 15; #1
SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE m.sale_price >= 5;#2
SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE m.sale_price <= 15;#3 

SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE m.sale_price  >= 5 AND  m.sale_price <= 15; #4,结果与1一样

所以
WHERE [列名] BETWEEN 值1 AND 值2
等价于
WHERE [列名] >= 值1 AND [列名] <= 值2

结果1:
在这里插入图片描述结果2:
在这里插入图片描述结果3:
在这里插入图片描述结果4:
在这里插入图片描述

5. 或OR

使用场景:两个或多个条件,至少满足一个(不止一个过滤条件,只要满足其中一个就可)
写法:WHERE [条件1] OR [条件2] ;
OR(或)类似求 并集

SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE m.sale_price  >= 5 OR m.sale_price <= 15;
#AND、OR使用结果,空值依然会被忽视

在这里插入图片描述

6. 组合AND…OR

使用场景:多个条件,不同要求。(复杂情况)
写法:WHERE [条件1] AND [条件2] OR [条件3]…;

注:所有能用在WHERE的语句都可以用AND、OR将他们连接起来,比如比较><=、BETWEEN AND,通配符LIKE,判断空值IS(NOT) NULL。

SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE m.sale_price  >= 5 AND  m.sale_price <= 15 AND m.sale_price BETWEEN  1 AND 4 ; 
#同时满足三个条件,因为前两个条件与第三个条件矛盾,结果为空
SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE m.sale_price  >= 5 AND  m.sale_price <= 15 OR m.sale_price BETWEEN  1 AND 4 ; 
#结果是(>=5且<=15) 或 (>=1且<=4)
SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE m.sale_price  >= 5 AND  m.sale_price <= 15 AND m.sale_price IS NOT NULL; 
#结果是非NULL且>= 5且<= 15
SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE m.sale_price  >= 5 AND  m.sale_price <= 15 AND m.sale_price IS NULL; 
#结果是 NULL且>= 5且<= 15
SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE m.sale_price  >= 5 AND  m.sale_price <= 15 OR m.sale_price IS NULL; 
#结果 (>=5且<=15) 或 (NULL)
SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE m.sale_price  >= 5 AND  m.sale_price <= 15 AND m.prod_name LIKE '薯_'; 
#结果 (>=5且<=15) 且 prod_name以薯字开头

Q:那么同时用AND、OR的时候,优先级是怎样的?
A:不明确就用括号分开。

SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE m.sale_price  >= 5 AND  (m.sale_price <= 15 OR m.prod_name LIKE '奶%');
SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE (m.sale_price  >= 5 AND  m.sale_price <= 15 ) OR m.prod_name LIKE '奶%';

hai…这个例子两个结果是一样的,就是展示以下括号怎么用…

7. 取值限制IN

使用场景:明确而不连续的取值(过滤值明确;但不是连续范围)
写法:WHERE [列名] IN (值1,值2,…)
(比如>=5是连续的值)

SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE m.prod_name IN ( '薯片','棒棒糖','奶茶');
SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE m.in_price IN ( 10.8,2.1,9.3); #明确不连续
SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE NOT m.prod_name IN ( '薯片','棒棒糖','奶茶');

在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

8. 否定条件NOT

使用场景:
否定一个或多个过滤条件;
不能单独使用;
类似补集的概念

写法:WHERE NOT [条件1]

注:NOT是放在条件前!而且只否定一个条件,而且只否定紧跟着的那个条件

区分位置:
(1) WHERE [列] IS NOT NULL
(2) WHERE NOT [条件]

SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE NOT m.prod_name = '奶茶' OR NOT m.prod_name = '薯片' OR NOT m.prod_name = '棒棒糖' ;#1
#不要奶茶 或 不要薯片 或 不要棒棒糖,‘或’就是并集的概念
#即奶茶的补集 并 薯片的补集 并 棒棒糖的补集

SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE  NOT m.prod_name = '奶茶';
#NOT放在条件前 #2 

SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE NOT m.prod_name IN ( '薯片','棒棒糖','奶茶'); #结果与1一样
#不要奶茶、棒棒糖、薯片

SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE NOT m.prod_name = '奶茶' OR m.prod_name = '薯片'  OR m.prod_name = '棒棒糖' ;
#NOT放在条件前,只否定一个条件,而且只否定紧跟着的那个条件
#不要prod_name=奶茶 或 prod_name是薯片 或 prod_name=棒棒糖


SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE NOT  m.prod_name = '奶茶' OR NOT  m.prod_name = '薯片' OR m.prod_name = '棒棒糖' ;
#不要奶茶 或 不要薯片 或 要棒棒糖,‘或’就是并集的概念

SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE NOT m.prod_name = '奶茶' AND NOT m.prod_name = '薯片';
#不要奶茶 和 不要薯片

SELECT * FROM milk_tea AS m WHERE NOT m.prod_name = '奶茶' AND  m.prod_name = '薯片'; #只有薯片
#不要奶茶 和 要薯片

结果1:
在这里插入图片描述Q:为什么结果中还是有奶茶棒棒糖薯片?
A:
(1)不要奶茶 或 不要薯片 或 不要棒棒糖,即奶茶的补集 并 薯片的补集 并 棒棒糖的补集
(2)奶茶的补集是2,3,4,5,6,7,8
棒棒糖的补集是1,2,4,5,6,7,8
薯片的补集是1,2,3,4,6,7,8
它们的并集就是1,2,3,4,5,6,7,8

结果2:
在这里插入图片描述结果3:
在这里插入图片描述结果4:
在这里插入图片描述结果5:
在这里插入图片描述即奶茶的补集 并 薯片的补集 并 棒棒糖

结果6:
在这里插入图片描述奶茶的补集 交 薯片的补集
结果7:
在这里插入图片描述奶茶的补集 交 薯片(AND是求交集的意思)

<think> 我们面临一个SQL查询优化问题。原始查询如下: ```sql SELECT DISTINCT DEFAULTVALUE EndCustomer FROM tblprdproductproperty WHERE PROPERTYNO = 'EndCustomer' AND (PRODUCTNO like '%___0A%' or PRODUCTNO like '%___85%' or PRODUCTNO like '%___62%') ``` ### 分析步骤: 1. **理解查询目的**: - 从表`tblprdproductproperty`中选取`DEFAULTVALUE`列(别名为`EndCustomer`),要求`PROPERTYNO`为'EndCustomer'。 - 同时,`PRODUCTNO`需要满足三个模式之一:包含子串"___0A"(注意:这里下划线是通配符,表示任意单个字符,因此实际上是匹配任意三个字符后紧跟0A)、"___85"和"___62"。 - 使用`DISTINCT`去除重复值。 2. **识别潜在性能问题**: - **索引使用**:`WHERE`子句涉及两列`PROPERTYNO`和`PRODUCTNO`。如果这两列没有合适的索引,查询可能进行全表扫描,效率低下。 - **通配符`%`在开头**:`LIKE`条件以`%`开头(如`'%___0A%'`)会导致索引失效(如果存在`PRODUCTNO`的索引,通常无法使用),因为数据库无法利用索引进行前缀匹配。 - **多个`OR`条件**:三个`LIKE`条件用`OR`连接,这可能导致扫描整个表多次(取决于执行计划)一次全表扫描,但每次行都要检查多个条件。 - `DISTINCT`:去重操作需要对结果集进行排序哈希,如果结果集很大,会消耗较多内存和CPU。 3. **优化建议**: - **添加索引**:考虑在`PROPERTYNO`列上建立索引(因为它是等值查询),但`PRODUCTNO`由于通配符在开头,索引可能不会被使用。不过,如果数据库支持函数索引(如Oracle中的基于函数的索引)生成列(MySQL 5.7+),可以尝试创建索引来优化`LIKE`查询,但这里模式是动态的(中间有任意字符),所以可能效果有限。 - **重写`LIKE`条件**:如果可能,避免在模式开头使用`%`。但根据查询,我们无法避免,因为我们需要匹配包含这些子串的任意位置。因此,考虑其他方法。 - **使用全文搜索**:如果数据库支持全文索引(如MySQL的FULLTEXT索引、SQL Server的全文索引等),可以将`PRODUCTNO`列设置为全文索引,然后使用全文搜索函数进行查询,这比多个`LIKE`效率高很多。但注意,该查询的模式是特定子串,而全文索引通常针对词语,所以需要看数据库的全文索引是否支持子串搜索(通常不支持)。 - **使用正则表达式**:有些数据库(如PostgreSQL, Oracle)支持正则表达式,可以简化`LIKE`条件,但性能可能不会提升(同样无法使用索引)。 - **分解`OR`条件**:如果数据库无法有效处理`OR`条件,可以尝试用`UNION`改写,但要注意`DISTINCT`可能会被多次应用,需要权衡。 ```sql SELECT DISTINCT DEFAULTVALUE EndCustomer FROM tblprdproductproperty WHERE PROPERTYNO = 'EndCustomer' AND PRODUCTNO LIKE '%___0A%' UNION SELECT DISTINCT DEFAULTVALUE FROM tblprdproductproperty WHERE PROPERTYNO = 'EndCustomer' AND PRODUCTNO LIKE '%___85%' UNION SELECT DISTINCT DEFAULTVALUE FROM tblprdproductproperty WHERE PROPERTYNO = 'EndCustomer' AND PRODUCTNO LIKE '%___62%' ``` 这样每个子查询可以使用不同的索引扫描(如果有合适索引),但每个子查询仍然有通配符开头的`LIKE`。另外,`UNION`自动去重,所以等同于原查询的`DISTINCT`。但是,如果每个子查询返回的结果集很大,那么多次扫描和合也会消耗资源,需要测试。 - **使用计算列**:在某些数据库(如SQL Server)中,可以添加一个计算列,例如将`PRODUCTNO`中特定位置的字符提取出来(因为模式是固定的位置:从末尾倒数第4个字符开始?因为模式是三个任意字符后跟特定后缀,但后缀位置不固定,因为前面有任意字符),但这里模式是任意位置出现,所以无法固定位置。因此计算列可能不适用。 - **使用物化视图**:如果数据变化不频繁,可以创建物化视图,预先将满足条件的数据计算出来。 4. **具体优化措施**: - **索引建议**:为`PROPERTYNO`列创建索引,因为它是等值条件。对于`PRODUCTNO`,由于通配符在开头,索引可能无效。但可以尝试创建复合索引`(PROPERTYNO, PRODUCTNO)`,这样数据库可能先通过`PROPERTYNO`索引快速筛选,然后扫描剩余的行对`PRODUCTNO`进行匹配。虽然`PRODUCTNO`部分不能使用索引,但先通过`PROPERTYNO`减少了数据量。 - **检查实际执行计划**:使用数据库提供的执行计划分析工具(如MySQL的`EXPLAIN`,SQL Server的执行计划等)查看查询执行情况,确认是否使用了索引,以及扫描行数。 - **考虑缓存**:如果查询频繁数据变化不频繁,考虑使用缓存(如应用层缓存数据库查询缓存)。 - **限制结果集**:如果业务允许,可以添加`LIMIT``TOP`来限制返回行数(但这里用`DISTINCT`,可能不合适)。 5. **重写查询**: - 尝试用`REGEXP`(如果数据库支持)来简化多个`LIKE`条件,例如在MySQL中: ```sql SELECT DISTINCT DEFAULTVALUE EndCustomer FROM tblprdproductproperty WHERE PROPERTYNO = 'EndCustomer' AND PRODUCTNO REGEXP '...0A|...85|...62' ``` 注意:这里`...`表示三个任意字符,在正则表达式中用三个点表示。但这样写可能不会比多个`LIKE`快,同样无法使用索引。 - 另外,注意原始查询中的模式:`'%___0A%'`中的下划线是通配符,代表一个字符,所以三个下划线就是三个任意字符。在正则表达式中,可以用`...`(三个点)表示三个任意字符。 6. **数据量考虑**: - 如果表非常大,可能需要考虑分库分表使用大数据处理技术。 - 如果满足`PROPERTYNO='EndCustomer'`的行数不多,那么即使后面的`LIKE`条件需要全扫描,代价也不大。 ### 总结 优化此查询的关键点在于减少需要检查的数据行数。最直接的方法是创建复合索引`(PROPERTYNO, PRODUCTNO)`,使得数据库能够快速定位到`PROPERTYNO='EndCustomer'`的行,然后在这些行中扫描`PRODUCTNO`匹配三个模式。如果`PROPERTYNO='EndCustomer'`的行数很多,那么`LIKE`模式的匹配仍然会很慢。此时,考虑使用全文索引(如果数据库支持)者改变数据存储方式(例如,将需要匹配的规则单独存储,在写入时打标记)可能更有效。 ### 执行计划分析 建议运行`EXPLAIN`(类似命令)查看当前查询的执行计划,重点关注: - 是否使用了索引? - 扫描行数(rows)是多少? - 是否有全表扫描(type=ALL)? 根据执行计划再进一步调整。 ### 相关问题 1. 如何解释MySQL中的`EXPLAIN`输出结果? 2. 数据库索引有哪些类型?如何选择? 3. 除了索引,还有哪些SQL查询优化技巧? 4. 如何使用全文索引优化`LIKE`查询? 5. 在哪些情况下`UNION`比`OR`效率更高? </think> ### 如何优化分析 SQL 查询语句 #### 一、查询分析(当前痛点) ```sql SELECT DISTINCT DEFAULTVALUE EndCustomer FROM tblprdproductproperty WHERE PROPERTYNO = 'EndCustomer' AND (PRODUCTNO like '%___0A%' OR PRODUCTNO like '%___85%' OR PRODUCTNO like '%___62%') ``` 1. **性能瓶颈诊断**: - **通配符`%`开头**:`LIKE '%...'`会导致**全表扫描**(即使有索引也无法使用)[^1]。 - **OR 连接多个模糊查询**:需要扫描表多次,加重 I/O 负载。 - `DISTINCT` **操作**:需排序/哈希去重,大数据量时消耗内存和 CPU。 - **隐式问题**:`___` 是通配符(匹配任意 3 字符),可能与预期不符(如 `ABC0A123` 会被匹配)。 2. **执行计划关键点**: ```sql -- MySQL EXPLAIN SELECT ... [原查询]; -- SQL Server SET SHOWPLAN_TEXT ON; GO [原查询] ``` 重点关注: - `type=ALL`(全表扫描) - `rows` 扫描行数 - `Using filesort`(DISTINCT 导致的额外排序) --- #### 二、优化方案(分优先级) **方案1:最直接优化 → 替换 `LIKE`(强烈推荐)** 如果 `0A`/`85`/`62` 总是出现在固定位置(如最后 2 位): ```sql SELECT DISTINCT DEFAULTVALUE EndCustomer FROM tblprdproductproperty WHERE PROPERTYNO = 'EndCustomer' AND ( RIGHT(PRODUCTNO, 4) LIKE '%0A' -- 倒数4位含0A OR RIGHT(PRODUCTNO, 4) LIKE '%85' OR RIGHT(PRODUCTNO, 4) LIKE '%62' ) ``` **优势**:可配合函数索引(如 MySQL 的 `CREATE INDEX idx_right4 ON tblprdproductproperty (PROPERTYNO, (RIGHT(PRODUCTNO, 4)))`)。 --- **方案2:分治策略 → 用 `UNION` 替代 `OR`** ```sql SELECT DEFAULTVALUE EndCustomer FROM ( SELECT DEFAULTVALUE FROM tblprdproductproperty WHERE PROPERTYNO = 'EndCustomer' AND PRODUCTNO LIKE '%___0A%' UNION ALL SELECT DEFAULTVALUE FROM tblprdproductproperty WHERE PROPERTYNO = 'EndCustomer' AND PRODUCTNO LIKE '%___85%' UNION ALL SELECT DEFAULTVALUE FROM tblprdproductproperty WHERE PROPERTYNO = 'EndCustomer' AND PRODUCTNO LIKE '%___62%' ) AS tmp GROUP BY DEFAULTVALUE -- 替代 DISTINCT ``` **优势**: - 每个子查询可独立使用索引(需方案3配合) - `UNION ALL + GROUP BY` 比 `DISTINCT` 更高效[^2] --- **方案3:索引优化 → 创建复合索引** ```sql -- 关键索引 (PROPERTYNO 在前) CREATE INDEX idx_property_product ON tblprdproductproperty (PROPERTYNO, PRODUCTNO); ``` **作用**: - 先快速筛选 `PROPERTYNO='EndCustomer'`(索引最左匹配) - 再扫描 `PRODUCTNO` 时减少数据量 --- **方案4:数据预处理 → 新增计算列** 适合频繁查询场景: ```sql -- 添加存储固定后缀的列 ALTER TABLE tblprdproductproperty ADD COLUMN suffix CHAR(2) AS (RIGHT(PRODUCTNO, 2)) STORED; CREATE INDEX idx_suffix ON tblprdproductproperty (PROPERTYNO, suffix); -- 新查询 SELECT DISTINCT DEFAULTVALUE EndCustomer FROM tblprdproductproperty WHERE PROPERTYNO = 'EndCustomer' AND suffix IN ('0A', '85', '62'); ``` **优势**:查询速度提升 10 倍+,但需额外存储空间。 --- #### 三、优化后性能对比 | 方案 | 扫描方式 | 索引利用率 | 适用场景 | |---------------|---------------|------------|------------------------| | 原始查询 | 全表扫描 | 0% | 小数据表 | | 方案1 (RIGHT) | 索引范围扫描 | 80%+ | 后缀固定 | | 方案2 (UNION) | 多次索引扫描 | 60%+ | 大数据表、OR 条件多 | | 方案4 (计算列)| 索引查找 | 99% | 高频查询、可修改表结构 | --- #### 四、高级工具推荐 1. **执行计划可视化**: - MySQL: `EXPLAIN ANALYZE` - SQL Server: SSMS 执行计划图 2. **性能监控**: - 使用 `SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Handler_read%'`(MySQL)检查索引效率 - SQL Server Profiler 跟踪 `SP:StmtCompleted` --- ### 相关问题 1. 如何诊断 SQL 查询中的全表扫描问题? 2. 在哪些场景下 `UNION ALL` 比 `DISTINCT` 更高效? 3. 函数索引(如 `RIGHT()`)在哪些数据库中支持?有何限制? 4. 如何平衡计算列带来的存储开销与查询性能提升? 5. 当无法修改表结构时,还有哪些 SQL 查询优化手段? [^1]: 通配符开头的 `LIKE` 会禁用 B-tree 索引,详见《数据库系统概念》第15章。 [^2]: `UNION ALL` 避免去重中间结果,配合 `GROUP BY` 减少排序成本,参考 Google SQL 优化实践。
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