三、SQL—数据检索②(通配符)

通配符过滤:like(模糊查询)

单字符匹配:通配符为半角下划线“_”,它匹配单个出现的字符如通配符表达式“b_d”匹配第一个字符为b、第二个字符为任意字符、第三个字符为d的字符串。

如:T_Employee表中FName字段匹配如下规则的数据行:以任意字符开头,剩余部分为“erry”

SELECT * FROM T_Employee WHERE FName LIKE "_erry"

单字符匹配在通配符表达式中可以出现多次, 如

SELECT * FROM T_Employee WHERE FName LIKE "__n_"

多字符匹配:通配符为半角百分号“%”,它匹配任意次数(零或多个)出现的任意字符。

如:通配符表达式“k%”匹配以“k”开头、任意长度的字符串
通配符表达式“b%t”匹配以“b”开头、以“t”结尾、任意长度的字符串
例如:T_Employee表中FName字段以“T”开头长度,长度任意的所有数据

SELECT * FROM T_Employee WHERE FName LIKE "T%"

姓名中包含字母“n”的员工信息

SELECT * FROM T_Employee WHERE FName LIKE "%n%"

单字符匹配和多字符匹配一起使用

如:T_Employee表中FName字段匹配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。

SELECT * FROM T_Employee WHERE FName LIKE "%n_"

空值检测:

待检测字段名IS NULL

查询所有姓名未知的员工信息

SELECT * FROM T_Employee WHERE FNAME IS NULL

待检测字段名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

IS NULL /IS NOT NULL可和其他过滤条件一起使用

查询所有姓名已知且工资小于5000的员工信息

SELECT * FROM T_Employee WHERE FNAME IS NOT NULL AND FSalary <5000

反义运算符:!非(只能在MSSQL,DB2中使用)

“!=”表示“不等于”、“!<”表示“不小于”,而“!>”表示“不大于”

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 FAge!=22 AND FSALARY!<2000

若想在其他数据库中使用非,可以直接使用not运算符或者同义转换符。一般推荐使用not
(不小于即大于等于),则以上语句可改写为:

SELECT * FROM T_Employee WHERE FAge<>22 AND FSALARY>=2000

多值检测:OR/IN

or
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

SELECT FAge,FNumber,FName FROM T_Employee WHERE FAge=23 OR FAge=25 OR FAge=28

in: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)

范围值检测:between and 包括边界值,即闭区间。

用方法:“字段名BETTWEEN左范围值AND右范围值”,需要查范围值时,优先使用它。

检索所有年龄介于23岁到27岁之间的员工信息
1,in
SELECT * FROM T_Employee WHERE FAGE IN(23,24,25,26,27)
2,普通查询
SELECT * FROM T_Employee WHERE FAGE>=23 AND FAGE <=27
3,between and
SELECT * FROM T_Employee WHERE FAGE BETWEEN 23 AND 27

使用“BETTWEEN AND”能够进行多个不连续范围值的检测
如: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

SELECT * FROM T_Employee 
WHERE (FSalary BETWEEN 2000 AND 3000) 
OR (FSalary BETWEEN 5000 AND 8000)
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
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。
  • 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 230,578评论 6 544
  • 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 99,701评论 3 429
  • 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 178,691评论 0 383
  • 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 63,974评论 1 318
  • 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 72,694评论 6 413
  • 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 56,026评论 1 329
  • 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 44,015评论 3 450
  • 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 43,193评论 0 290
  • 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 49,719评论 1 336
  • 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 41,442评论 3 360
  • 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 43,668评论 1 374
  • 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 39,151评论 5 365
  • 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 44,846评论 3 351
  • 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 35,255评论 0 28
  • 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 36,592评论 1 295
  • 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 52,394评论 3 400
  • 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 48,635评论 2 380

推荐阅读更多精彩内容