SQL语句中的LIKE用于模糊匹配数据表中某个字段的值。LIKE支持使用通配符进行模糊匹配,其中%代表匹配任意字符,_代表匹配单个字符。例如,"SELECT * FROM customers WHERE customer_name LIKE 'J%'"将会返回所有名字以J开头的顾客信息。需要注意的是,LIKE语句的性能较差,因为它需要对表中每条记录进行逐一匹配,因此在实际开发中应当尽量避免使用LIKE语句。
LIKE语句的语法格式是:select * from 表名 where 字段名 like 对应值(子串),它主要是针对字符型字段的,它的作用是在一个字符型字段列中检索包含对应子串的。 假设有一个数据库中有个表table1,在table1中有两个字段,分别是name和sex二者全是字符型数据。现在我们要在姓名字段中查询以“张”字开头的记录,语句如下: select * from table1 where name like "张*" 如果要查询以“张”结尾的记录,则语句如下: select * from table1 where name like "*张" 这里用到了通配符“*”,可以说,like语句是和通配符分不开的。
like "%aaa"
like "%aa%"
like "aaa%"
SQL Server 2019的LIKE语句用于模糊查询。
LIKE语句允许在查询中使用通配符,以便在模式匹配的情况下检索数据。
通配符包括百分号(%)用于匹配任意字符序列,以及下划线(_)用于匹配任意单个字符。
使用LIKE语句时,可以结合通配符在查询中指定搜索模式。
例如,"%abc%"可以匹配任何位置包含"abc"的字符串,"a_c"可以匹配以"a"开头、以"c"结尾且中间有任何一个字符的字符串。
同时,还可以使用AND、OR等逻辑运算符将多个LIKE语句组合起来进行更复杂的查询。
总结:所以,在SQL Server 2019中,LIKE语句是用来进行模糊查询的一种常用语句,可以根据自己的需求结合通配符进行灵活的数据检索。
在数据库新建一张Persons,表中插入三条数据,用于讲解SQL中like的使用。
正常情况,使用SELECT查询一张表内的所有数据,例如,要查询Persons表中LastName,FirstName两列数据,SQL语句为:SELECT LastName,FirstName FROM Persons
如何要查询含有某个字符的数据时,就要使用like了。使用like一般都需要指定某列数据应用like查询
在like中可以使用"%"通配符来查询以指定字符开头的数据,例如,查询Persons表中City字段内容以N开头的数据,SQL语句为:SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE 'N%'
在like中还可以使用"%"通配符来查询以指定字符结尾的数据,例如,查询Persons表中City字段内容以g结尾的数据,SQL语句为:SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE '%g'
在like中还可以使用"%"通配符来查询包含某些字符的数据,例如,查询Persons表中City字段内容包含lon的数据,SQL语句为:SELECT * FROM Persons WHERE City LIKE '%lon%'
在like中还可以使用not like来查询不符合条件的数据,例如,查询Persons表中City字段内容不包含lon的数据,SQL语句为:SELECT * FROM Persons WHERE City NOT LIKE '%lon%'
到此,以上就是小编对于sql中like的用法并举例说明的问题就介绍到这了,希望介绍的4点解答对大家有用,有任何问题和不懂的,欢迎各位老师在评论区讨论,给我留言。
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用第三个表达式替换第一个字符串表达式中出现的所有第二个给定字符串表达式。
语法
REPLACE ( ''string_replace1'' , ''string_replace2'' , ''string_replace3'' )
参数
''string_replace1''
待搜索的字符串表达式。string_replace1 可以是字符数据或二进制数据。
''string_replace2''
待查找的字符串表达式。string_replace2 可以是字符数据或二进制数据。
在SQL Server中,REPLACE函数用于替换字符串中出现的指定子字符串。它接受三个参数:原字符串,要被替换的子字符串和替换后的子字符串。
该函数会查找原字符串中的所有匹配项,并将其替换为指定的字符串。如果原字符串中不存在要替换的子字符串,则不会发生任何更改。使用REPLACE函数可以轻松地进行字符串替换操作,例如将某些特定字符替换为其他字符或将一部分文本替换为其他文本。这在数据清洗和字符串处理中非常有用。
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