postgresql like语句中的通配符：下划线(_)

最新推荐文章于 2023-04-21 15:53:21 发布
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分类专栏： sql postgresql 文章标签： 1024程序员节
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本文探讨了在SQL查询中如何正确使用转义字符来匹配包含下划线的字符串。当尝试通过LIKE语句查找包含下划线的用户名时，直接使用'%_%'会导致返回所有结果。正确的做法是在下划线前添加反斜杠，如'%_%',以确保只匹配含有下划线的记录。

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查询下划线(_)，如果直接写成以下语句:

select * from user where username like '%_%';

查询结果会查询出所有结果(有无下划线(_)的都会查询出)；

正确的写法是:要用转义字符（\）

select * from user where username like '%\_\%';

【PostgreSQL教程】PostgreSQL LIKE 子句
No8g攻城狮的博客
08-06 923
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彻底搞懂PostgreSQL的模糊查询:LIKE和ILIKE
cuisidong1997的博客
12-02 930
彻底搞懂PostgreSQL的模糊查询:LIKE和ILIKE如果我们使用的是PostgreSQL数据库，那么我们可以使用LIKE和ILIKE做模糊查询，LIKE语法是SQL标准而ILIKE是PostgreSQL的一个扩展。构造数据先创建一张表，然后插入一些数据；id serial,id | name1 | One2 | Two5 | oNE6 | 99%(6 rows)基本使用。
PostgreSQL LIKE 子句
12-16
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~~ 等效于 LIKE ~~* 对应 ILIKE !~~ NOT LIKE  !~~* NOT ILIKE ~ 匹配正则表达式，大小写相关 'thomas' ~ '.*thomas.*' ~* 匹配正则表达式，大小写无关 'thomas' ~* '.*Thomas.*' !~ 不匹配正则表达式，大小写相关 'thomas' !~ '.*Thomas.*' !~* 不匹配正则
SQL搜索下划线，like中不能匹配下划线的问题
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sql like 下划线处理
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02-27 2080
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oracle 中sql like下划线 _ 查询
Eacter的专栏
06-26 2433
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PgSQL——学习笔记七： LIKE 子句：获取包含某些字符的数据 & LIMIT 子句：限制 SELECT 语句中查询的数据的数量
ZYF的博客
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龙梓琦的博客
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1.安装 地址： https://www.enterprisedb.com/downloads/postgres-postgresql-downloads。 傻瓜式安装 问题1：PostgreSQL查不到服务 解决： cd 到bin目录下，输入：pg_ctl register -N PostgreSQL -D “C:\PostgreSQL\9.5\data” 注意：要用管理员身份运行. 问题2：PostgreSQL启动后自动停止 ...
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白马酒凉
02-21 1652
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使用SQL Server，使用like '%_%'这样的语句想要匹配下划线，结果查询不到结果。 是因为SQL Server的like中下划线类似于通配符%，就不能用以上的语句来匹配，要想匹配下划线可用如下两种方法：   1.使用escape转义字符，escape是将后面的字符指定为转义字符，可用任意字符来做转义字符     like '%\_%' escape '\'     li
sql搜索下划线（_），like中不能匹配下划线(_)
oopxiajun博客专栏
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使用like语句的错误查询 select * from t where x like '%_%'; select * from t where x like '%\_%'; 返回全部的记录，不是想要的结果！ 为什么错误？ 因为在like语句中的下划线的含义是“任意一个字符”，类似“%”代表匹配任意多个字符的。 正确的查询方法 能想到的有如下两种方法。 1）第一种方法使用escape转义 select * from t where x like '%\_%' escape '\';.
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这里只是做一个简单的实验，似乎不能完全证明position()函数比like查询要快。 SELECT generate_series(1,10) as id, substr('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz',1, (random()*26)::integer) as col2 into t1;explain analyze select count(*) from t1 w...
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<think>嗯，用户想了解数据库中LIKE语句的正确用法，特别是语法和示例。首先，我需要回忆一下LIKE的基本用法，以及它在不同数据库系统中的通用性。根据引用[1]到[3]，用户可能已经知道LIKE用于模式匹配，但需要具体例子和正确语法。 首先，LIKE通常与通配符一起使用，最常见的是百分号%和下划线_。%代表任意字符序列，而_代表单个字符。需要确保用户明白这两个通配符的区别，以及如何在查询中使用它们。例如，查找名字以'A'开头的人名，应该用'LIKE 'A%''。 接下来，用户可能需要知道如何在不同的数据库系统中使用LIKE，比如MySQL、PostgreSQL或者SQL Server。虽然语法大体相同，但某些情况下可能会有细微差别，比如是否区分大小写。例如，MySQL默认可能不区分，而PostgreSQL区分，这时候可能需要使用ILIKE或者其他函数来处理。 然后，用户可能关心转义特殊字符的问题。比如，如果搜索包含%或_本身的字符串，需要使用ESCAPE关键字来定义转义字符。例如，查找包含'50%'的数据，可以用'LIKE '50\%' ESCAPE '\''。这部分需要详细说明，避免用户在实际应用中出现错误。 另外，用户可能想知道NOT LIKE的用法，以及如何结合多个条件使用AND/OR。比如，查找不以'Test'开头且长度超过5个字符的记录，可能需要组合使用NOT LIKE和LENGTH函数。 性能问题也是一个关键点。使用LIKE时，尤其是前导通配符（如'%abc'）会导致全表扫描，影响查询效率。如果用户处理大量数据，可能需要建议他们考虑全文检索或其他优化方法，比如索引。不过，需要注意的是，并非所有数据库都支持对LIKE的前导通配符使用索引，例如B-tree索引通常不支持前导通配符的情况。 还要注意不同数据库的特殊操作符，比如PostgreSQL的SIMILAR TO或正则表达式支持，如引用[1]提到的SIMILAR TO操作符使用SQL标准的正则表达式。这可能是一个扩展点，用户如果有兴趣可以进一步了解。 最后，确保示例覆盖各种常见情况，帮助用户直观理解。比如，中间包含特定字符、特定位置匹配、组合条件等。同时，提醒注意事项，比如大小写敏感性和性能影响，让用户避免常见陷阱。</think>### 数据库中LIKE语句的用法解析 #### 一、基础语法 LIKE语句用于在WHERE子句中进行模式匹配，支持两种通配符： - `%`：匹配任意长度（包括0）的字符串 - `_`：匹配单个字符 基本语法结构： ```sql SELECT 列名 FROM 表名 WHERE 列名 LIKE '模式'; ``` #### 二、使用示例 1. **包含特定字符** 查找名称包含"apple"的记录： ```sql SELECT * FROM products WHERE name LIKE '%apple%'; ``` [^2] 2. **开头匹配** 查找电话号码以"138"开头的用户： ```sql SELECT * FROM users WHERE phone LIKE '138%'; ``` 3. **结尾匹配** 查找文件扩展名为".pdf"的文档： ```sql SELECT * FROM documents WHERE file_name LIKE '%.pdf'; ``` 4. **精确字符数匹配** 查找6位数字验证码： ```sql SELECT * FROM sms_codes WHERE code LIKE '______'; /* 6个下划线 */ ``` 5. **组合使用通配符** 查找第二个字符为"a"的单词： ```sql SELECT * FROM words WHERE word LIKE '_a%'; ``` 6. **否定匹配（NOT LIKE）** 查找不包含"test"的记录： ```sql SELECT * FROM logs WHERE content NOT LIKE '%test%'; ``` [^3] #### 三、转义特殊字符 当需要匹配`%`或`_`本身时，使用`ESCAPE`指定转义符： ```sql SELECT * FROM data WHERE column LIKE '50\%折扣' ESCAPE '\'; ``` #### 四、进阶用法 1. **大小写敏感处理** 在PostgreSQL中使用`ILIKE`进行不区分大小写匹配： ```sql SELECT * FROM products WHERE name ILIKE '%apple%'; ``` 2. **正则表达式扩展** PostgreSQL支持`SIMILAR TO`操作符（符合SQL标准正则表达式）： ```sql SELECT * FROM users WHERE name SIMILAR TO '[A-Z]{3}\d{4}'; ``` [^1] #### 五、性能注意事项 1. 前导通配符（如`%value`）会导致全表扫描 2. 大数据量建议结合全文检索技术 3. 适当使用索引优化（需数据库支持） $$ \text{匹配概率公式}：P = \frac{\text{匹配记录数}}{\text{总记录数}} $$
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