数据库模糊查询用LIKE和通配符具体怎么写？

在数据库管理与数据检索的日常工作中,模糊查询是一项极其常用且重要的功能，它允许我们在不确定完整信息的情况下，根据部分字符或特定模式来查找数据，极大地提升了数据检索的灵活性和用户体验，无论是搜索用户名、产品名称，还是处理日志文件，模糊查询都扮演着不可或缺的角色，实现模糊查询的核心工具是SQL中的 LIKE 操作符，配合其强大的通配符，可以满足绝大多数场景的需求。

LIKE 操作符与通配符

LIKE 操作符用于在 WHERE 子句中进行模式匹配，它本身并不复杂，但其威力源于两个核心通配符：百分号（）和下划线（_）。

• 百分号 ()：这是最常用的通配符，它代表任意数量（包括零个）的任意字符，它的位置决定了匹配的模式。
• 下划线 (_)：这个通配符代表任意单个字符，当你需要精确控制匹配字符的数量时，它非常有用。

为了更直观地理解,我们可以通过一个简单的表格来小编总结它们的功能：

通配符	描述	示例 (WHERE name LIKE ...)	匹配结果
	包含零个或多个字符	'a%'	以 “a” 开头的任何字符串（如 “apple”, “a”）
		'%a'	以 “a” 结尾的任何字符串（如 “banana”, “a”）
		'%a%'	包含 “a” 的任何字符串（如 “hat”, “data”, “a”）
_	代表单个任意字符	'a_'	以 “a” 开头且总共两个字符的字符串（如 “an”, “at”）
		'_a_'	总共三个字符且中间是 “a” 的字符串（如 “cat”, “bat”）

实际应用场景与语法示例

假设我们有一个名为 products 的表，其中包含 product_id 和 product_name 字段。

• 查询所有以“手机”开头的产品：

  SELECT * FROM products WHERE product_name LIKE '手机%';

  这条语句会返回“手机壳”、“手机贴膜”等所有产品名称以“手机”二字开头的记录。

• 查询所有名称中包含“保护套”的产品：

  SELECT * FROM products WHERE product_name LIKE '%保护套%';

  这是最灵活的查询方式,无论“保护套”出现在名称的哪个位置，都能被找到。

  

• 查询名称为“苹果13”和“苹果14”的产品（假设只有这两种）：

  SELECT * FROM products WHERE product_name LIKE '苹果1_';

  这里使用下划线 _ 精确匹配了“1”后面的一个字符。

性能 considerations与优化建议

虽然 LIKE 非常方便，但不当使用可能会导致严重的性能问题，尤其是在数据量巨大的表中，当模式以通配符 开头时（如 '%keyword'），数据库通常无法有效利用索引，而被迫进行“全表扫描”，即逐行检查每一条记录，这会随着数据量的增长而变得极其缓慢。

优化建议：

1. 避免前导通配符：尽可能将 放在模式的末尾，例如使用 'prefix%' 而不是 '%suffix'。
2. 使用全文索引：对于需要进行大量文本内容搜索的场景（如文章内容、商品描述），应考虑使用数据库提供的全文索引功能，它专为文本搜索设计，性能远超 LIKE。
3. 考虑其他函数：某些数据库提供了更高级的模糊匹配函数，如基于发音相似度的 SOUNDEX()，或基于编辑距离的函数，可根据具体需求选用。

其他模糊查询方法

除了 LIKE，SQL还提供了更强大的模式匹配工具，如正则表达式。

• ：它提供了比 LIKE 复杂得多的模式匹配能力，要查询以 “p” 开头，以 “e” 中间包含任意数量字符的名称，可以使用：

  SELECT * FROM products WHERE product_name REGEXP '^p.*e$';

  正则表达式语法强大但相对复杂,适用于需要精确控制匹配规则的复杂场景。

掌握模糊查询是数据库操作的基本功,从简单的 LIKE 和通配符开始，根据性能需求和查询复杂度，逐步了解全文索引和正则表达式等高级工具，才能在实际工作中游刃有余地处理各种数据检索任务。

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相关问答FAQs

问题1：LIKE查询中，写在前面和后面有什么区别？为什么说写在前面会影响性能？

解答： LIKE查询中，的位置决定了匹配模式。

• 'keyword%'：表示以“keyword”开头，后面可以跟任意字符，这种查询可以利用索引，因为数据库可以快速定位到所有以“keyword”开头的索引条目，效率较高。
• '%keyword'：表示以“keyword”前面可以有任意字符，这种查询无法有效利用B-Tree索引，因为数据库不知道从哪个索引点开始查找，必须扫描整个表或索引，效率极低。
• '%keyword%'：表示包含“keyword”，前后都可以有任意字符，这同样无法有效利用索引，会导致全表扫描。

问题2：除了LIKE，还有没有更高效的模糊查询方法？

解答： 是的，对于大规模数据的文本搜索，LIKE（特别是带前导的）效率很低，更高效的替代方案主要有：

1. 全文索引：这是专门为文本搜索设计的索引技术，大多数主流数据库（如MySQL、PostgreSQL、SQL Server）都支持，它通过分词、建立倒排索引等方式，能够非常快速地执行包含特定词语的查询，性能远超LIKE，适用于文章、评论、商品详情等大段文本的搜索。
2. 外部搜索引擎：对于极其复杂的搜索需求（如电商网站、搜索引擎），通常会使用Elasticsearch、Solr等专业搜索引擎，它们提供了强大的全文检索、相关性评分、聚合分析等功能，是处理海量数据模糊查询的最佳选择。