数据库的高级检索SQL语句

1 通配符过滤

SQL中的通配符过滤使用LIKE关键字,可以像使用OR、AND 等操作符一样使用它,它是一个二元操作符,左表达式为待匹配的字段,而右表达式为待匹配的通配符表达式。通配符表达式由通配符和普通字符组成,主流数据库系统支持的通配符有单字符匹配和多字符匹配,有的数据库系统还支持集合匹配。

1.1 单字符匹配

进行单字符匹配的通配符为半角下划线“_”

SELECT * FROM T_Employee

WHERE FName LIKE '_erry'   <<以任意字符开头,剩余部分为“erry"

SELECT * FROM T_Employee

WHERE FName LIKE '__n_'    <<检索长度为4、第三个字符为“n”、其它字符为任意字符的姓名

1.2 多字符匹配

进行多字符匹配的通配符为半角百分号“%”

SELECT * FROM T_Employee

WHERE FName LIKE 'T%'    <<姓名以“T”开头长度,长度任意的员工信息

SELECT * FROM T_Employee

WHERE FName LIKE '%n%'   <<姓名中包含字母“n”的员工信息

SELECT * FROM T_Employee

WHERE FName LIKE '%n_'    <<最后一个字符为任意字符、倒数第二个字符为“n”、长度任意的字符串

1.3 集合匹配

集合匹配只在MSSQLServer 上提供支持,在MYSQL、Oracle、DB2 等数据库中不支持,必须采用变通的手段来实现。

进行集合匹配的通配符为“[]”,方括号中包含一个字符集,它匹配与字符集中任意一个字符相匹配的字符。

SELECT * FROM T_Employee

WHERE FName LIKE '[SJ]%'   <<以“S”或者“J“开头长度,长度任意。

还可以使用否定符“^”来对集合取反,它匹配不与字符集中任意一个字符相匹配的字符。

SELECT * FROM T_Employee

WHERE FName LIKE '[^SJ]%'   <<不以“S”或者“J“开头长度,长度任意。

其他数据库系统可以变通为如下:

SELECT * FROM T_Employee

WHERE FName LIKE 'S%' OR FName LIKE 'J%'

SELECT * FROM T_Employee

WHERE NOT(FName LIKE 'S%') AND NOT(FName LIKE 'J%')

通配符过滤一个非常强大的功能,不过在使用通配符过滤进行检索的时候,数据库系统

会对全表进行扫描,所以执行速度非常慢。因此不要过分使用通配符过滤,在使用其他方式

可以实现的效果的时候就应该避免使用通配符过滤。

2 空值检测

SELECT * FROM T_Employee

WHERE FNAME=null  <<这语句查询不出字段为空值的记录,因为在SQL语句中对空值的处理有些特别,不能使用普通的等于运算符进行判断,而要使用IS NULL关键字

SELECT * FROM T_Employee

WHEREFNAME IS NULL<<查询所有姓名未知的员工信息

SELECT * FROM T_Employee

WHEREFNAME IS NOT NULL<<查询所有姓名已知的员工信息

SELECT * FROM T_Employee

WHERE FNAME IS NOT NULL AND FSalary <5000   <<查询所有姓名已知且工资小于5000的员工信息

3 反义运算符

MSSQLServer、DB2提供了“!”运算符来对运算符求反义,也就是“!=”表示“不等于”、“!<”表示“不小于”,而“!>”表示“不大于”。

SELECT * FROM T_Employee

WHERE FAge!=22 AND FSALARY!<2000   <<检索所有年龄不等于22岁并且工资不小于2000元

如果在其他数据库系统上则可以用其他的变通的方式实现,最常用的变通实现方式有两种:使用同义运算符、使用

NOT运算符。

SELECT * FROM T_Employee

WHERE FAge<>22 AND FSALARY>=2000    <<检索所有年龄不等于22岁并且工资不小于2000元

SELECT * FROM T_Employee

WHERE NOT(FAge=22) AND NOT(FSALARY<2000) <<检索所有年龄不等于22岁并且工资不小于2000元

4 多值检测

为了解决进行多个离散值的匹配问题,SQL提供了IN语句,使用IN我们只要指定要匹配的数据集

合就可以了,使用方法为“IN (值1,值2,值3……)”。

SELECT FAge,FNumber,FName FROM T_Employee

WHERE FAge IN (23,25,28)   <<公司要为年龄为23岁、25岁和28岁的员工发福利,请将他们的年龄、工号和姓名检索出来

以上执行结果和使用OR语句来连接多个等于判断的方式是一样的

SELECT FAge,FNumber,FName FROM T_Employee

WHERE FAge=21 OR FAge=22 OR FAge=25

5 范围值检测

SQL提供范围值检测的语句“BETTWEEN AND”,它可以用来检测一个值是否处于某个范围中(包括范围的边界值,也就是闭区间)。使用方法如下“字段名BETTWEEN 左范围值AND 右范围值”,其等价于“字段名>=左范围值 AND 字段名<=右范围值”。

SELECT * FROM T_Employee

WHERE FAGE BETWEEN 23 AND 27  <<检索所有年龄介于23岁到27岁之间的员工信息

SELECT * FROM T_Employee

WHERE (FSalary BETWEEN 2000 AND 3000)

OR (FSalary BETWEEN 5000 AND 8000)   <<检索所有工资介于2000元到3000元之间以及5000元到8000元的员工信息

数据库系统对“BETTWEEN AND”进行了查询优化,使用它进行范围值检测将会得到比其他方式更好的性能,因此在进行范围值检测的时候应该优先使用“BETTWEEN AND”。需要注意的就是“BETTWEEN AND”在进行检测的时候是包括了范围的边界值的(也就是闭区间),如果需要进行开区间或者半开半闭区间的范围值检测的话就必须使用其他的解决方案了

6 低效的“WHERE 1=1”

使用添加了“1=1”的过滤条件以后数据库系统就无法使用索引等查询优化策略,数据库系统将会被迫对每行数据进行扫描(也就是全表扫描)以比较此行是否满足过滤条件,当表中数据量比较大的时候查询速度会非常慢。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,222评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,455评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,720评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,568评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,696评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,879评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,028评论 3 409
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,773评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,220评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,550评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,697评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,360评论 4 332
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,002评论 3 315
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,782评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,010评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,433评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,587评论 2 350

推荐阅读更多精彩内容

  • 50个常用的sql语句Student(S#,Sname,Sage,Ssex) 学生表Course(C#,Cname...
    哈哈海阅读 1,227评论 0 7
  • 小王子那忧伤的爱 世界上会有一种忧伤的爱吗?她纯洁,没有任何杂质,是人与物之间的爱。我在期待中探寻,直到遇见...
    你在我就在阅读 180评论 0 0
  • array( $reg_id), 'data' => $message, ); $headers = ...
    riane阅读 663评论 0 0
  • 这本书是2012年的6月购买,在过去的四年里面,认真且去做执行书里面的内容不超过三次,这一次该好好地整理一下,看看...
    海豚的世界阅读 960评论 0 3