两个表，字段模糊匹配

最新推荐文章于 2024-09-27 11:09:34 发布
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#数据库 #大数据 #python

博客介绍了两个表字段模糊匹配的SQL查询方法，使用`like`关键字，通过`convert`函数将字段转换为指定格式进行匹配，并给出了示例代码，还提供了转载来源。

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/**两个表 字段模糊匹配**/
SELECT * FROM A a, B b WHERE b.name like
/**使用like进行查询 如何进行匹配**/
convert(nvarchar(200),'%'+a.name +'%')

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两张表进行字段模糊匹配关联
wenyusuran的专栏
06-07 1万+
tableauexcel
mysql中的模糊匹配
JustinMars的博客
05-31 377
在MySQL中，模糊查询通常使用LIKE运算符和通配符来实现。模糊查询用于匹配满足特定模式的字符串，可以在字符串中使用通配符进行搜索LIKE。
python与正则表达式re
危笑ioi
09-02 479
匹配通用字符 \w 任意字母/数字/下划线 \W 和小写w相反 \d 十进制数字 \D 除了十进制数以外的值 \s 空白字符 \S 非空白字符 匹配数字、英文、中文 数字 [0-9] 英文 [a-z][A-Z] 中文 [\u4e00-\u9fa5] 元字符–正则表达式中具有特殊含义的字符 . 匹配任意字符 \n除外 ^ 匹配字符串开始位置 ^136 $ 匹配字符串中结束的位置 6666$ 新代表 * 重复0次1次多次前面的原子 \d* 加代表 + 重复一次或多次前面的原子 \d+ 问号代表 ?
两表模糊匹配某字段做关联
二两窝子面的博客
12-16 4488
前言：遇到需要用码表对百万级的明细表打标的情况，而明细表与码表中只有某个字段具有模糊匹配的关系。 具体场景：码表中的某个码值字段与明细表中的某一字段呈包含关系，现在需要通过这两个字段的模糊匹配做两表关联，给明细表打上码表中的另一字段。 大致思路是两表笛卡尔积后用INSTR做筛选来解决模糊匹配的问题，从而生成新的码表，最后就可以通过新的码表给明细表打标了。 数据量大的可以考虑给表加上分区字段分区处理，我这边使用的是ODPS，因此没有做手工的分区处理。 示例： 明细表：TB1；码表：TB2 现在需要
oracle两个字段模糊匹配_讨论：两个表两列字段模糊查询优化问题
weixin_39848097的博客
01-28 2432
默认用OR，走两次HASH JOIN：SELECT *FROM a,bWHERE (LENGTH(a.object_name)=2 AND a.object_name=SUBSTR(b.object_name,1,2))OR (LENGTH(a.object_name)=3 AND a.object_name=SUBSTR(b.object_name,1,3));Elapsed: 00:00:00...
find()函数
qq_41496108的博客
09-26 585
find() 方法检测字符串中是否包含子字符串 str str.find(str, beg=0, end=len(string)) str – 指定检索的字符串 beg – 开始索引，默认为0。 end – 结束索引，默认为字符串的长度。 实例： info = ‘abca’ print info.find(‘a’) # 从下标0开始，查找在字符串里第一个出现的子串，返回结果：0 0 print info.find(‘a’,1) # 从下标1开始，查找在字符串里第一个出现的子串：返回结果3 3 pri
两表关联字段模糊匹配查询
admin_tiger的博客
08-29 1795
两表关联字段模糊匹配查询 sql关联字段模糊匹配查询 sql联表模糊查询 sql关联模糊查询 sql联表模糊匹配
thinkPHP实现多字段模糊匹配查询的方法
10-21
例如，假设我们有一个User模型，我们需要在`name`和`title`两个字段中进行模糊匹配，我们可以这样做： ```php $User = M("User"); // 实例化User对象 $map['name|title'] = 'thinkphp'; // 把查询条件传入查询方法 ...
hive两张表实现like模糊匹配关联
大数据知识梳理
11-28 1904
hive实现like两张表模糊匹配
SqlServer使用 case when 解决多条件模糊查询问题
09-10
主要介绍了SqlServer使用 case when 解决多条件模糊查询问题 的相关资料,需要的朋友可以参考下
oracle用一个字段下的数据模糊匹配另一个表字段的数据
weixin_56422984的博客
09-27 1646
都有一个字段分别叫Aname和Bname。A表的 Aname 与B表的 Bname模糊匹配。中Bname匹配的所有记录。假设我们有两个表，A和。
xmlreader按照属性匹配查找_【Excel函数应用】数据匹配的终极必杀技——VLOOKUP函数...
weixin_39801714的博客
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在每一个领域都有一些“逆天”的存在，好比在金庸武侠中的独孤求败、扫地僧，还有飞毛腿博尔特，飞人乔丹等等。在Excel函数的天下当然也有这样的存在，它们能力强大，知名度高，但同时，它们的强大并不是遗世独立的，只要我们努力的去学习，它们的强大力量就能为我们所用。很容易想到，VLOOKUP函数就属于这类，作为家喻户晓的查找匹配函数，它的威名如雷贯耳，许多人尝试要了解它，但又因为畏惧复杂而“浅尝...
同时支持两个字段的模糊查询
weixin_30492047的博客
07-11 1151
页面如下 SQL写法 select * from PM.T_MEETING_ATTEND_VIP where meeting_id = 'MT2017362' and (name like '%0%' or linkman_phone like '%0%') 转载于:https://www.cnblogs.com/miye/p/7151110.html...
Oracle之条件模糊匹配
流沙QuickSand
02-18 5734
like关键字实现模糊匹配 全匹配： select 1 from t where t.id like '100'; select 1 from t where t.id ='100';-- 等价于 右匹配： select 1 from t where t.id like '100%'; 左匹配： select 1 from t where t.id like '%100'; 包含匹配： select 1 from t where t.id like '%100%'; 多值匹配(通过
两个大表的个别字段的模糊匹配查询
dyh4201的博客
03-30 7838
需求：有两个表A，和B，分别为300万和400万数据，B中path字段包含目录信息，需要匹配A中的path信息，及B.path in A.path且需要包含信息。问题：1 如果直接关联查询，如用like，instr，查询非常慢，执行一天都执行不出来结果。执行计划无法使用索引，直接全表扫描，效率奇差2 采用 full text索引后，搜索出来的结果都是模糊查询，一大堆结果，所以无法联合查询解决办法:...
Oracle 多字段模糊匹配
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05-09 3344
某张表的单一字段需要模糊匹配多个文本内容。 标题比较繁琐的查询方法 SELECT * FROM table_name t WHERE t.name LIKE '%value%'; 缺点：不仅要多次查询，而且查询结果还要整理合并。 合并查询语句来简化查询 SELECT * FROM table_name t WHERE regexp_like(t.name,'(value1 | value2 ...)'); -- 如果仅需要左模糊 WHERE regexp_like(t.name,'
plsql中将一个查询结果的字符串作为另一个查询的in条件_报表工具多值模糊查询--报表参数多值模糊查询...
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01-24 979
【摘要】 在不确定准确的查询条件时，为了更快的找出我们需要的数据，想要一次输入多个值进行模糊查询，报表中如何实现多值模糊查询呢，去乾学院看个究竟：多值模糊查询报表的制作!复制摘要在数据查询系统中，经常会涉及到模糊查询和多值查询。对于模糊查询，我们可能都有所了解。就是根据用户在参数框中输入的关键字进行模糊匹配，这在 SQL 中是通过 like 条件实现的。而多值查询则大多是一次在参数框中输入 2 个...
SQL多表联合查询时采用字段模糊匹配
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先说一下背景和要求： 背景：由于业务或是其他不描述的原因的问题导致原有存储的数据发生变动，与现有数据有差别，但还是能勉强看明白数据内容。 要求：实现A表的名称字段和B表的名称字段要模糊匹配。 上图： 假如A表长这样： B表长这样： 然后我要想变成这样： 简单说就是在我关联查询两表时，条件字段的取值看起来不一样，但是意思是一样的，应该要把这种数据关联起来。但是SQL里面“=”两边又必须严格相同，所以现在怎么办呢？ 方法一： 可以采用类似于LIKE模糊查询的办法。 MySQL：
Hive sql 如何进行两个字段模糊匹配
最新发布
03-22
<think>好的，用户想知道在Hive SQL中如何进行两个字段的模糊匹配。首先，我需要回忆一下Hive支持哪些字符串函数和操作符。模糊匹配通常涉及到LIKE操作符或者正则表达式函数，比如RLIKE。另外，Hive可能还支持一些其他的函数，比如INSTR、LOCATE或者SUBSTR，这些也可以用来实现类似的匹配。 接下来，我需要考虑用户可能的应用场景。例如，用户可能需要在一个表中筛选出两个字段之间存在某种包含关系，比如字段A的值包含字段B的值，或者两者有部分重叠。这时候，使用LIKE操作符结合通配符%应该可以实现。比如，WHERE A LIKE CONCAT('%', B, '%')，或者反过来。不过需要注意的是，Hive的字符串拼接需要使用CONCAT函数，因为+操作符在这里不适用。 然后，还要考虑大小写的问题。Hive默认是区分大小写的，所以如果用户需要不区分大小写的匹配，可能需要使用LOWER或者UPPER函数将两个字段都转换成统一的大小写再进行匹配。例如，WHERE LOWER(A) LIKE CONCAT('%', LOWER(B), '%')。 另外，用户可能会需要更复杂的模式匹配，这时候正则表达式会更合适。Hive中的RLIKE关键字可以用来进行正则匹配。例如，WHERE A RLIKE B，但这里要注意，B本身需要是一个有效的正则表达式，否则可能会出现错误。如果用户需要从字段B中提取模式来匹配字段A，可能需要使用更具体的正则表达式。 还有性能方面的考虑。模糊匹配尤其是使用通配符开头的LIKE查询（比如%value%）会导致全表扫描，效率可能不高。如果用户处理的是大数据集，可能需要优化查询，比如添加分区过滤，或者考虑使用全文检索工具如Hive的全文搜索功能，不过这可能超出了基本的SQL范围。 此外，用户可能对模糊匹配的精度有不同要求。比如，是否需要完全包含，还是部分匹配，或者相似度计算。如果涉及到相似度，可能需要用到Hive的UDF（用户自定义函数），比如使用Levenshtein距离或者Jaro-Winkler距离等算法，但这就需要用户自己编写或导入相应的UDF。 还需要提醒用户注意NULL值的情况。如果字段A或B可能为NULL，那么比较的结果也会是NULL，需要使用COALESCE函数或者提前过滤掉NULL值，避免意外的结果。 最后，可能需要给出一些具体的例子，帮助用户理解不同的方法如何应用。比如，使用LIKE的情况，使用RLIKE的情况，以及处理大小写的方法。同时，提醒用户测试查询，确保模式正确，并且注意性能影响。</think>在Hive SQL中实现两个字段的模糊匹配，主要通过字符串函数和正则表达式实现。以下是具体方法和示例： 一、基础模糊匹配方法 1. LIKE运算符 + 通配符 ```sql SELECT * FROM table WHERE column1 LIKE CONCAT('%', column2, '%') -- column1包含column2 OR column2 LIKE CONCAT('%', column1, '%'); -- column2包含column1 ``` 2. 正则表达式匹配（RLIKE） ```sql SELECT * FROM table WHERE column1 RLIKE column2 -- column2作为正则表达式匹配column1 OR column2 RLIKE column1; -- 双向匹配 ``` 二、增强型匹配方案 1. 忽略大小写匹配 ```sql SELECT * FROM table WHERE LOWER(column1) LIKE CONCAT('%', LOWER(column2), '%'); ``` 2. 相似度匹配（需UDF支持） ```sql ADD JAR /path/to/hive-udf.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION SIMILARITY AS 'com.example.StringSimilarityUDF'; SELECT *, SIMILARITY(column1, column2) AS score FROM table WHERE SIMILARITY(column1, column2) > 0.7; ``` 三、性能优化建议 1. 添加过滤条件缩小数据集 ```sql WHERE length(column2) <= length(column1) -- 先过滤明显不匹配的情况 AND column1 LIKE CONCAT('%', column2, '%') ``` 2. 使用MAPJOIN优化小表 ```sql SELECT /*+ MAPJOIN(small_table) */ a.*, b.* FROM big_table a JOIN small_table b ON a.column1 LIKE CONCAT('%', b.column2, '%') ``` 四、典型应用场景示例 1. 地址匹配 ```sql SELECT user_id, delivery_address, registered_address FROM user_table WHERE delivery_address LIKE CONCAT('%', registered_address, '%'); ``` 2. 产品名称交叉匹配 ```sql SELECT a.product_name, b.competitor_product FROM our_products a CROSS JOIN competitor_products b WHERE a.product_name RLIKE CONCAT('(', b.competitor_product, ')') AND LENGTH(b.competitor_product) > 3; ``` 注意事项： 1. NULL值处理：使用COALESCE避免NULL导致的匹配失效 ```sql WHERE COALESCE(column1,'') LIKE CONCAT('%', COALESCE(column2,''), '%') ``` 2. 特殊字符转义：使用ESCAPE处理含%_的字段 ```sql WHERE column1 LIKE CONCAT('%', ESCAPE(column2), '%') ESCAPE '\\' ``` 3. 性能监控：建议对超过1GB的表添加DISTRIBUTE BY进行数据分发 ```sql SELECT /*+ DISTRIBUTE BY rand() */ ... ``` 可根据实际需求组合使用这些方法，建议先在小数据集验证匹配逻辑，再扩展到全量数据。
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