LIKE 연산자는 WHERE 절의 열에서 지정된 패턴을 검색하는 데 사용됩니다.
구문:
SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE column_name LIKE pattern
pattern 지정된 템플릿이 배치되는 곳이며, 여기서는 와일드카드
%라고도 하는 "%"가 사용됩니다. 조건 앞에 배치되면 다음으로 끝나는 데이터를 검색합니다. ..; 예를 들어, %lee
%가 조건 뒤에 오면...으로 시작하는 데이터가 검색됩니다. 예를 들어, 조건 앞뒤에 李%
%가 있으면 포함된 데이터는 다음과 같습니다. 예: % Li%
팁:
ERROR 1064 (42000): SQL 구문에 오류가 있습니다. "%z 근처에서 사용할 올바른 구문은 MySQL 서버 버전에 해당하는 설명서를 확인하세요. " at line 1
1064의 오류는 LIKE 쿼리(구문 오류) 중에 와일드카드 문자가 인용되지 않아 오류가 보고된다는 것입니다...
올바른 표시, 예: "%lee%"
예제 1: 터미널은 sql을 실행하고 WHERE 절에 LIKE를 사용합니다
주소가 Hang
root@7c6316b19d80:/# mysql -u root -p Enter password: Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or g. Your MySQL connection id is 140 Server version: 5.6.51 MySQL Community Server (GPL) mysql> mysql> select * from test_user where address like "Hang%"; +----+--------+-------------+----------+ | id | name | mobile | address | +----+--------+-------------+----------+ | 3 | python | 18856565858 | Hangzhou | | 4 | java | 17756565858 | Hangzhou | | 5 | php | 15556565858 | Hangzhou | | 6 | c# | 17748484142 | Hangzhou | +----+--------+-------------+----------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql>로 시작하는 사람들의 정보를 쿼리하려면
주소가 u
mysql> select * from test_user where address like "%u"; +----+--------+-------------+----------+ | id | name | mobile | address | +----+--------+-------------+----------+ | 3 | python | 18856565858 | Hangzhou | | 4 | java | 17756565858 | Hangzhou | | 5 | php | 15556565858 | Hangzhou | | 6 | c# | 17748484142 | Hangzhou | +----+--------+-------------+----------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql>
로 끝나는 사람들의 정보를 쿼리합니다예제 2: Python 스크립트를 사용하여 LIKE가 포함된 SQL 문을 실행
z개의 문자가 포함된 주소 쿼리
import pymysql # 连接数据库 connection = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="123456", database="testing", port=3306, charset="utf8", cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor) try: with connection: with connection.cursor() as cursor: sql = """ SELECT * FROM test_user WHERE address LIKE "%z%"; """ cursor.execute(sql) result = cursor.fetchall() for i in result: print(i) except pymysql.err.MySQLError as _error: raise _error
{"id": 3, "name": "python", "mobile": "18856565858", "address": "Hangzhou"} {"id": 4, "name": "java", "mobile": "17756565858", "address": "Hangzhou"} {"id": 5, "name": "php", "mobile": "15556565858", "address": "Hangzhou"} {"id": 6, "name": "c#", "mobile": "17748484142", "address": "Hangzhou"} Process finished with exit code 0
z개의 문자가 포함되지 않은 문자의 개인 정보 쿼리
try: with connection: with connection.cursor() as cursor: sql = """ SELECT * FROM test_user WHERE address NOT LIKE "%z%"; """ cursor.execute(sql) result = cursor.fetchall() for i in result: print(i) except pymysql.err.MySQLError as _error: raise _error
{"id": 1, "name": "张三三", "mobile": "17748484141", "address": "浙江杭州"} {"id": 9, "name": "111", "mobile": "18847474549", "address": "浙江杭州"} Process finished with exit code 0
지식 포인트 확장: 퍼지 쿼리와 같은 mysql 데이터베이스 python
%는 Python의 특수 기호입니다. 예를 들어 %s 및 %d는 각각 문자열 자리 표시자와 숫자 자리 표시자를 나타냅니다.
우리 모두 알고 있듯이 mysql의 퍼지 쿼리에도 %를 사용해야 합니다.
그래서 먼저 확인하고 싶은 문자열을 추출한 후 매개변수로 전달하면 됩니다.
아아아아위 내용은 Python에서 mysql 데이터베이스 LIKE 연산자를 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

MySQL 비동기 마스터 슬레이브 복제는 Binlog를 통한 데이터 동기화를 가능하게하여 읽기 성능 및 고 가용성을 향상시킵니다. 1) 마스터 서버 레코드는 Binlog로 변경됩니다. 2) 슬레이브 서버는 I/O 스레드를 통해 Binlog를 읽습니다. 3) 서버 SQL 스레드는 데이터를 동기화하기 위해 Binlog를 적용합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL의 설치 및 기본 작업에는 다음이 포함됩니다. 1. MySQL 다운로드 및 설치, 루트 사용자 비밀번호를 설정하십시오. 2. SQL 명령을 사용하여 CreateAbase 및 CreateTable과 같은 데이터베이스 및 테이블을 만듭니다. 3. CRUD 작업을 실행하고 삽입, 선택, 업데이트, 명령을 삭제합니다. 4. 성능을 최적화하고 복잡한 논리를 구현하기 위해 인덱스 및 저장 절차를 생성합니다. 이 단계를 사용하면 MySQL 데이터베이스를 처음부터 구축하고 관리 할 수 있습니다.

innodbbufferpool은 데이터와 색인 페이지를 메모리에로드하여 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 1) 데이터 페이지가 버퍼 풀에로드되어 디스크 I/O를 줄입니다. 2) 더러운 페이지는 정기적으로 디스크로 표시되고 새로 고침됩니다. 3) LRU 알고리즘 관리 데이터 페이지 제거. 4) 읽기 메커니즘은 가능한 데이터 페이지를 미리로드합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.

전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.


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