SQL like使用 模糊查询

本文深入解析SQL模糊查询中的LIKE通配符使用,通过具体实例展示如何利用%和_进行条件筛选,以及如何结合[charlist]通配符进行更复杂的选择操作。

模糊查询:


参考资料:http://www.w3school.com.cn/sql/sql_wildcards.asp

在搜索数据库中的数据时,您能够使用 SQL 通配符。

SQL 通配符  Like

在搜索数据库中的数据时,SQL 通配符能够替代一个或多个字符。

SQL 通配符必须与 LIKE 运算符一起使用。

在 SQL 中,可使用下面通配符:

通配符描写叙述
%替代一个或多个字符
_仅替代一个字符
[charlist]字符列中的不论什么单一字符

[^charlist]

或者

[!charlist]

不在字符列中的不论什么单一字符

原始的表 (用在样例中的):

Persons 表:

IdLastNameFirstNameAddressCity
1AdamsJohnOxford StreetLondon
2BushGeorgeFifth AvenueNew York
3CarterThomasChangan StreetBeijing

使用 % 通配符

样例 1

如今。我们希望从上面的 "Persons" 表中选取居住在以 "Ne" 開始的城市里的人:

我们能够使用以下的 SELECT 语句:

SELECT * FROM Persons
WHERE City LIKE 'Ne%'
结果集:
IdLastNameFirstNameAddressCity
2BushGeorgeFifth AvenueNew York

样例 2

接下来,我们希望从 "Persons" 表中选取居住在包括 "lond" 的城市里的人:

我们能够使用以下的 SELECT 语句:

SELECT * FROM Persons
WHERE City LIKE '%lond%'
结果集:
IdLastNameFirstNameAddressCity
1AdamsJohnOxford StreetLondon

使用 _ 通配符

样例 1

如今,我们希望从上面的 "Persons" 表中选取名字的第一个字符之后是 "eorge" 的人:

我们能够使用以下的 SELECT 语句:

SELECT * FROM Persons
WHERE FirstName LIKE '_eorge'
结果集:
IdLastNameFirstNameAddressCity
2BushGeorgeFifth AvenueNew York

样例 2

接下来。我们希望从 "Persons" 表中选取的这条记录的姓氏以 "C" 开头。然后是一个随意字符,然后是 "r",然后是随意字符。然后是 "er":

我们能够使用以下的 SELECT 语句:

SELECT * FROM Persons
WHERE LastName LIKE 'C_r_er'
结果集:
IdLastNameFirstNameAddressCity
3CarterThomasChangan StreetBeijing

使用 [charlist] 通配符

样例 1

如今,我们希望从上面的 "Persons" 表中选取居住的城市以 "A" 或 "L" 或 "N" 开头的人:

我们能够使用以下的 SELECT 语句:

SELECT * FROM Persons
WHERE City LIKE '[ALN]%'
结果集:
IdLastNameFirstNameAddressCity
1AdamsJohnOxford StreetLondon
2BushGeorgeFifth AvenueNew York

样例 2

如今,我们希望从上面的 "Persons" 表中选取居住的城市不以 "A" 或 "L" 或 "N" 开头的人:

我们能够使用以下的 SELECT 语句:

SELECT * FROM Persons
WHERE City LIKE '[!ALN]%'
结果集:
IdLastNameFirstNameAddressCity
3CarterThomasChangan StreetBeijing

转载于:https://www.cnblogs.com/gcczhongduan/p/4592309.html

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQLSQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
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