要利用like操作符进行复杂文本模式匹配，首先需掌握其核心通配符%和_的用法，并结合逻辑操作符构建查询。1. %代表任意长度的字符序列，可用于模糊匹配字符串中任意位置的内容；2._代表单个任意字符，适用于固定长度的模糊匹配；3.当需要匹配的文本本身包含%或_时，使用escape子句指定转义字符，如like ‘%20#%%’ escape ‘#’；4.通过and、or、not组合多个like条件，实现更精细的包含与排除规则，例如同时满足多个关键字存在且排除特定词组；5.为提升性能，应避免左模糊（如like ‘%关键字’），尽量使用前缀固定的模式以利用索引；6.在大数据量场景下，考虑使用全文索引替代like，如mysql的match against或postgresql的tsvector；7.优化策略还包括缩小搜索范围（如先按时间过滤）、数据冗余预处理、或使用特定数据库函数辅助查询。这些技巧能显著增强like在非结构化文本处理中的灵活性与效率。
SQL中的LIKE操作符，以及它搭配的百分号（%）和下划线（_）通配符，初看起来似乎简单得不能再简单了。但别被表象迷惑，我发现很多时候，大家对它的理解和使用，还停留在非常基础的层面。实际上，LIKE远不止是“查找以某个字母开头”这么点本事。它在处理非结构化或半结构化文本数据时，如果运用得当，能爆发出令人惊讶的灵活性和效率。这玩意儿的“高级”之处，往往体现在你如何巧妙地组合这些看似简单的元素，去解决那些复杂、模糊的匹配需求。
解决方案
要真正玩转LIKE，首先得把它的“核心武器”——%和_——吃透。%代表任意长度的任意字符序列（包括空字符串），而_则代表任意单个字符。这俩哥们儿，是构建所有复杂模式的基础。
举个例子，你想找所有名字里包含“明”这个字的人，name LIKE '%明%'，这大家都会。但如果我想找名字是三个字，中间那个字是“小”的，那就是name LIKE '_小_'。很简单，对吧？
真正有意思的是，当你需要匹配的字符串本身就包含%或_时，该怎么办？这时候就得请出ESCAPE子句了。比如，你想找一个字符串，它里面真的有“20%”这个文本，而不是通配符。你可以这样写：text LIKE '%20#%%' ESCAPE '#'。这里，#就成了转义字符，告诉SQL，它后面的%不再是通配符，而是一个普通的字符。选什么字符做转义符都可以，只要它不出现在你要匹配的实际文本里就行。我个人习惯用或者#，感觉比较直观。
更进一步，LIKE的威力在于它能和逻辑操作符AND、OR以及NOT结合起来。比如，我需要找那些文件名里既有“报告”又有“2023”的，但不能包含“草稿”二字。那就可以写成：
SELECT file_nameFROM documentsWHERE file_name LIKE '%报告%' AND file_name LIKE '%2023%' AND file_name NOT LIKE '%草稿%';
你看，这一下就把筛选条件拉高了一个维度。它允许我们构建非常精细的包含和排除规则。有时候，我会发现一些同事还在用好几个SUBSTRING或者INSTR去拼凑类似的需求，其实LIKE的组合拳就能搞定，而且可读性强得多。
琅琅配音
全能AI配音神器
208 查看详情
但话说回来，LIKE也不是万能药。它的性能问题，尤其是在大数据量下，是个绕不开的话题。
LIKE 的性能瓶颈：何时出现，又该如何巧妙化解？
这个问题，我被问过无数次，也踩过不少坑。简单来说，LIKE的性能问题，主要集中在它的“左模糊”匹配上。也就是当你的模式以%开头时，比如LIKE '%关键字'。为什么会这样？因为数据库索引（特别是B树索引）是按顺序存储和查找的。当你告诉它“以任意字符开头”时，索引就基本废了，数据库不得不进行全表扫描。这就好比你给图书馆管理员一张纸条，上面写着“找一本名字里包含‘SQL’的书”，他可能还能从头到尾翻一遍。但如果你写的是“找一本名字以‘SQL’结尾的书”，那他只能把所有书都拿出来，一本本翻到最后去检查。
那么，怎么优化呢？
避免左模糊（如果可能）： 这是最直接的办法。如果业务允许，尽量让你的模式以固定字符开头，比如LIKE '关键字%'。这样，索引就能派上用场，性能会好很多。考虑全文索引（Full-Text Index）： 对于需要大量进行“任意位置包含”查询的文本字段，如果你的数据库系统支持，全文索引是比LIKE更高效的选择。例如，MySQL的MATCH AGAINST，PostgreSQL的tsvector和tsquery。它们是为处理这种模糊文本搜索而设计的，效率高得多，而且能支持更复杂的语言特性，比如词干提取、停用词等。这虽然不是LIKE本身，但当LIKE力不从心时，这绝对是更专业的替代方案。缩小搜索范围： 在执行LIKE查询之前，先用其他条件（比如日期范围、类别ID等）过滤掉大部分数据。这样，即使LIKE需要全表扫描，也只是扫描一小部分数据，而不是整个大表。数据冗余或预处理： 有时候，为了查询效率，我们会牺牲一点存储空间。比如，如果经常需要按某个字段的“中间部分”来搜索，可以考虑在表中增加一个冗余字段，存储该字段的某种预处理形式（比如，所有单词的列表），然后在这个新字段上建立索引，或者用其他更适合的搜索技术。这听起来有点“曲线救国”，但在某些极端性能敏感的场景下，是值得考虑的。特定函数优化： 某些数据库可能提供针对特定场景的函数，比如Oracle的INSTR函数可以用来查找子字符串的位置。虽然它本身可能不会比LIKE '%...%'快多少，但在某些组合查询中，或者配合函数索引时，可能会有奇效。但这种通常比较特定，不如全文索引普适。
我个人的经验是，如果一个LIKE '%...%'查询已经成为你系统的性能瓶颈，那么就该认真考虑它背后的业务需求，是不是真的需要如此“模糊”的匹配，或者说，有没有更适合的工具来做这件事。
如何利用 LIKE 和通配符，精确匹配或排除复杂文本模式？
我们已经聊了LIKE的基本功和性能考量，现在来深入探讨它在复杂模式匹配上的“精雕细琢”能力。这不仅仅是%和_的简单堆叠，更是对逻辑组合的巧妙运用。
想象一下，你需要从一堆产品SKU中找出符合特定规则的：
规则1： SKU必须以字母“A”或“B”开头。规则2： SKU中必须包含数字“123”。**
以上就是SQL模式匹配技术 LIKE与通配符的高级应用方法的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/605053.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
