codecamp

SQL 通配符

SQL 通配符


 我们已经讨论过 SQL 的 LIKE 操作符了,它可以利用通配符来对两个相似的值作比较。

 SQL 支持以下两个通配符与 LIKE 操作符一起使用:

通配符 描述
百分号(%) 匹配一个或者多个字符。注意:MS Access 使用星号(*)作为匹配一个或者多个字符的通配符,而不是百分号(%)。
下划线(_) 匹配一个字符。注意:MS Access 使用问号(?),而不是下划线,来匹配任一字符。

 百分号代表零个、一个或者多个字符。下划线代表单一的字符。这些符号可以组合在一起使用。


语法


 “%” 和 “_” 的基本语法如下所示:

SELECT FROM table_name
WHERE column LIKE 'XXXX%'

or 

SELECT FROM table_name
WHERE column LIKE '%XXXX%'

or

SELECT FROM table_name
WHERE column LIKE 'XXXX_'

or

SELECT FROM table_name
WHERE column LIKE '_XXXX'

or

SELECT FROM table_name
WHERE column LIKE '_XXXX_'

 你可以用 AND 或 OR 操作符将多个条件合并在一起。这里,XXXX 可以为任何数值或者字符串。


示例


语句 描述
WHERE SALARY LIKE '200%' 找出任何以 200 开头的值。
WHERE SALARY LIKE '%200%' 找出任何存在 200 的值。
WHERE SALARY LIKE '_00%' 找出任何第二个位置和第三个位置为 0 的值。
WHERE SALARY LIKE '2_%_%' 找出任何以 2 开始,并且长度至少为 3 的值。
WHERE SALARY LIKE '%2' 找出任何以 2 结尾的值。
WHERE SALARY LIKE '_2%3' 找出任何第二个位置为 2,并且以 3 结束的值。
WHERE SALARY LIKE '2___3' 找出任何以 2 开始,以 3 结束的五位数。

 让我们来看一个真实的例子,考虑拥有如下记录的 CUSTOMERS 表:

+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME     | AGE | ADDRESS   | SALARY   |
+----+----------+-----+-----------+----------+
|  1 | Ramesh   |  32 | Ahmedabad |  2000.00 |
|  2 | Khilan   |  25 | Delhi     |  1500.00 |
|  3 | kaushik  |  23 | Kota      |  2000.00 |
|  4 | Chaitali |  25 | Mumbai    |  6500.00 |
|  5 | Hardik   |  27 | Bhopal    |  8500.00 |
|  6 | Komal    |  22 | MP        |  4500.00 |
|  7 | Muffy    |  24 | Indore    | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+

 下面的示例将会找到 CUSTOMER 表中所有 SALARY 以 200 开头的记录,并显示出来:

SQL> SELECT * FROM CUSTOMERS
WHERE SALARY LIKE '200%'; 

 结果如下所示:

+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME     | AGE | ADDRESS   | SALARY   |
+----+----------+-----+-----------+----------+
|  1 | Ramesh   |  32 | Ahmedabad |  2000.00 |
|  3 | kaushik  |  23 | Kota      |  2000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+
SQL 使用序列
SQL 临时表
温馨提示
下载编程狮App,免费阅读超1000+编程语言教程
取消
确定
目录

实例/测验

关闭

MIP.setData({ 'pageTheme' : getCookie('pageTheme') || {'day':true, 'night':false}, 'pageFontSize' : getCookie('pageFontSize') || 20 }); MIP.watch('pageTheme', function(newValue){ setCookie('pageTheme', JSON.stringify(newValue)) }); MIP.watch('pageFontSize', function(newValue){ setCookie('pageFontSize', newValue) }); function setCookie(name, value){ var days = 1; var exp = new Date(); exp.setTime(exp.getTime() + days*24*60*60*1000); document.cookie = name + '=' + value + ';expires=' + exp.toUTCString(); } function getCookie(name){ var reg = new RegExp('(^| )' + name + '=([^;]*)(;|$)'); return document.cookie.match(reg) ? JSON.parse(document.cookie.match(reg)[2]) : null; }