PostgreSQL LIKE 子句

在 PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫中，我們?nèi)绻@取包含某些字符的數(shù)據(jù)，可以使用 LIKE 子句。

在 LIKE 子句中，通常與通配符結(jié)合使用，通配符表示任意字符，在 PostgreSQL 中，主要有以下兩種通配符：

• 百分號 %
• 下劃線 _

如果沒有使用以上兩種通配符，LIKE 子句和等號 = 得到的結(jié)果是一樣的。

語法

以下是使用 LIKE 子句搭配百分號 % 和下劃線 _ 從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)的通用語法：

SELECT FROM table_name WHERE column LIKE 'XXXX%';
或者
SELECT FROM table_name WHERE column LIKE '%XXXX%';
或者
SELECT FROM table_name WHERE column LIKE 'XXXX_';
或者
SELECT FROM table_name WHERE column LIKE '_XXXX';
或者
SELECT FROM table_name WHERE column LIKE '_XXXX_';

你可以在 WHERE 子句中指定任何條件。

你可以使用 AND 或者 OR 指定一個或多個條件。

XXXX 可以是任何數(shù)字或者字符。

實例

下面是 LIKE 語句中演示了 % 和 _ 的一些差別:

在 PostgreSQL 中，LIKE 子句是只能用于對字符進行比較，因此在上面列子中，我們要將整型數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化為字符串數(shù)據(jù)類型。

創(chuàng)建 COMPANY 表 ，數(shù)據(jù)內(nèi)容如下：

w3cschooldb# select * from COMPANY;
 id | name  | age | address   | salary
----+-------+-----+-----------+--------
  1 | Paul  |  32 | California|  20000
  2 | Allen |  25 | Texas     |  15000
  3 | Teddy |  23 | Norway    |  20000
  4 | Mark  |  25 | Rich-Mond |  65000
  5 | David |  27 | Texas     |  85000
  6 | Kim   |  22 | South-Hall|  45000
  7 | James |  24 | Houston   |  10000
(7 rows)

下面實例將找出 AGE 以 2 開頭的數(shù)據(jù)：

w3cschooldb=# SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE::text LIKE '2%';

得到以下結(jié)果：

id | name  | age | address     | salary
----+-------+-----+-------------+--------
  2 | Allen |  25 | Texas       |  15000
  3 | Teddy |  23 | Norway      |  20000
  4 | Mark  |  25 | Rich-Mond   |  65000
  5 | David |  27 | Texas       |  85000
  6 | Kim   |  22 | South-Hall  |  45000
  7 | James |  24 | Houston     |  10000
  8 | Paul  |  24 | Houston     |  20000
(7 rows)

下面實例將找出 address 字段中含有 - 字符的數(shù)據(jù)：

w3cschooldb=# SELECT * FROM COMPANY WHERE ADDRESS  LIKE '%-%';

得到結(jié)果如下：

id | name | age |                      address              | salary
----+------+-----+-------------------------------------------+--------
  4 | Mark |  25 | Rich-Mond                                 |  65000
  6 | Kim  |  22 | South-Hall                                |  45000
(2 rows)