PostgreSQL LIKE 操作符完全指南：从入门到精通

2026-02-01 02:25:32 0条评论 3次阅读 0人点赞

在日常的数据库管理和开发工作中，我们经常面临这样的挑战：如何从海量的数据中快速筛选出符合特定规则的字符串？也许你记得某个关键词的一部分，或者你需要找出所有符合特定命名规则的文件名。这时，PostgreSQL 中的 LIKE 操作符 就是我们手中最锋利的武器之一。它不仅仅是一个简单的搜索工具，更是我们进行复杂模式匹配、清洗数据和生成报表时的得力助手。

在本文中，我们将作为你的技术向导，深入探讨 PostgreSQL LIKE 操作符的方方面面。我们将从最基本的语法开始，逐步深入到复杂的通配符组合、性能优化技巧以及在实际生产环境中的最佳实践。无论你是刚接触 PostgreSQL 的新手，还是希望优化查询性能的老手，这篇文章都将为你提供实用的见解和丰富的示例。

1 什么是 PostgreSQL LIKE 操作符？
2 实战演练：LIKE 操作符示例解析
3 高级应用：NOT LIKE 与大小写敏感
4 性能优化与最佳实践
5 总结与实用建议

什么是 PostgreSQL LIKE 操作符？

简单来说，PostgreSQL 中的 LIKE 操作符 是一种用于在 WHERE 子句中进行模式匹配的逻辑运算符。它允许我们根据特定的模式来过滤数据，而不是仅仅依赖于精确匹配。想象一下，如果你需要在一个包含数百万用户的“客户表”中查找所有姓“张”的用户，或者找出所有邮箱域名是 “gmail.com” 的记录，LIKE 操作符就是解决这类问题的不二之选。

基本语法

LIKE 操作符的使用非常直观，其基本语法结构如下：

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE column_name LIKE pattern;

这里的 pattern（模式）不仅可以是普通的字符串，还可以包含两种特殊的“通配符”。正是这些通配符赋予了 LIKE 操作符无与伦比的灵活性，使其能够处理各种复杂的模糊匹配需求。

灵活的通配符：构建模式的关键

在 PostgreSQL 中，与 LIKE 配合使用的通配符主要有两种。理解它们的区别是掌握 LIKE 操作符的关键：

百分号 (%)：这是“全能选手”。它匹配零个、一个或多个任意字符。

* 示例：‘a%‘ 匹配以 ‘a‘ 开头的任何字符串（如 ‘apple‘, ‘a‘, ‘attack‘）。

下划线 (_)：这是“精确打击”。它严格匹配任意单个字符。

* 示例：‘a_‘ 只匹配以 ‘a‘ 开头且总长度为 2 的字符串（如 ‘an‘, ‘at‘），但不匹配 ‘app‘。

通过组合这两个符号，我们几乎可以构建出任何我们想要的字符串匹配规则。

实战演练：LIKE 操作符示例解析

为了让你更直观地理解，我们假设正在维护一个经典的 DVD 租赁数据库（这是 PostgreSQL 学习中非常常见的示例场景）。我们将对 INLINECODEd4e3e7f6 表进行操作，主要关注 INLINECODE27954e45 和 last_name 字段。让我们通过一系列具体的例子，来看看 LIKE 是如何工作的。

示例 1：前缀匹配（查找特定开头的记录）

这是最常见的场景之一。假设我们需要给所有名字以 “K” 开头的客户发送促销邮件。我们不知道具体的全名，但知道首字母。

查询：

SELECT 
    first_name, 
    last_name 
FROM 
    customer 
WHERE 
    first_name LIKE ‘K%‘;

代码解析：

在这里，INLINECODE2b12da78 就是我们构建的模式。字母 ‘K‘ 代表了精确的开头，而随后的 INLINECODE08235d11 告诉数据库：“后面不管是什么字符，甚至没有字符，我都接受”。

执行结果分析：

查询结果将包含诸如 “Kelly”, “Ken”, “Katherine” 等名字。在数据库底层，PostgreSQL 必须扫描 first_name 列的索引或表数据，逐一对比每一行，看是否符合“以 K 开头”这一条件。这就是最简单的模糊检索。

示例 2：结构化匹配（结合通配符）

有时候，我们对名字的结构有更具体的了解。比如，我们在找一位老客户，记得他名字的中间部分是 “her”，但忘记了第一个字母，而且记得名字好像只有 4 个字母左右。这种情况下，我们可以组合使用 INLINECODE428b81ef 和 INLINECODE3d77cc50。

查询：

SELECT 
    first_name, 
    last_name 
FROM 
    customer 
WHERE 
    first_name LIKE ‘_her%‘;

深入理解模式 _her%：

这个模式非常有趣，让我们把它拆解开来看：

第一个 _：匹配第一个字符，它是任意的，但必须存在。
紧接着的 her：这是精确匹配，意味着名字的第 2、3、4 个字母必须是 h、e、r。
最后的 %：这意味着 “her” 之后可以有任意字符，也可以没有。

因此，这个查询可能会匹配到 “Cheryl” (=C), “Sherman” (=S) 等。这就展示了 LIKE 操作符在处理“部分记忆”搜索时的强大能力。

示例 3：包含匹配（搜索特定子串）

如果我们不在乎字符出现在什么位置，只想知道名字里是否包含某个特定的片段，比如名字里带有 “er” 的人（可能为了某种语言学研究）。

查询：

SELECT 
  first_name, 
  last_name 
FROM 
  customer 
WHERE 
  first_name LIKE ‘%er%‘;

查询结果：

firstname

lastname

—

Albert

Crouse

berto

Henning

Alexander

Fennell

Amber

Dixon逻辑分析：

模式 INLINECODE9a349919 是一种非常宽松的搜索。前后的 INLINECODE50f19c59 就像是两个开放的端口，允许 “er” 出现在字符串的开头、中间或结尾。虽然这种查询非常灵活，但请注意，随着模式通配符数量的增加，数据库的检索负担也会相应加重。

高级应用：NOT LIKE 与大小写敏感

掌握了基本的 LIKE 用法后，我们还需要了解一些变体和特殊情况，以便在开发中游刃有余。

排除特定模式：使用 NOT LIKE

有时候，“找出符合条件的数据”并不是我们的最终目的，我们需要的是“剔除干扰数据”。例如，我们要找出所有域名不是 “test.com” 的邮箱地址。这时，NOT LIKE 就派上用场了。

查询示例：

SELECT first_name, last_name
FROM customer
WHERE first_name NOT LIKE ‘A%‘;

在这个例子中，我们排除了所有以字母 “A” 开头的名字。NOT LIKE 会返回所有不匹配给定模式的行。这对于数据清洗非常有用，比如过滤掉测试账号、临时用户或垃圾数据。

大小写敏感问题：你可能遇到的坑

这是许多开发者容易忽视的地方。在 PostgreSQL 中，默认情况下，INLINECODE9e402fa9 操作符是区分大小写的。这意味着 INLINECODE16a6a3b9 和 ‘a%‘ 是完全不同的模式。

实战场景：

如果你搜索 LIKE ‘a%‘，你可能会漏掉 “Alice” 或 “Anna”，因为它们是以大写 “A” 开头的。

解决方案：

为了确保不遗漏数据，我们通常有两种做法：

使用 ILIKE（推荐）： PostgreSQL 提供了 ILIKE 操作符，其中的 “I” 代表 Insensitive（不敏感）。

    -- 这将匹配 ‘Alice‘, ‘alice‘, ‘ALICE‘ 等
    SELECT * FROM customer WHERE first_name ILIKE ‘a%‘;

强制转换大小写： 在比较前将数据统一转换为小写或大写。

    -- 这种写法兼容性更好，但可能对性能有微小影响
    SELECT * FROM customer WHERE LOWER(first_name) LIKE ‘a%‘;

性能优化与最佳实践

虽然 LIKE 操作符功能强大，但如果在大数据集上使用不当，可能会导致严重的性能问题，甚至让整个数据库卡顿。作为经验丰富的开发者，我们需要遵循以下原则：

1. 警惕“前导通配符”

这是性能优化的第一准则。尽量避免使用以 INLINECODEc991e55b 开头的模式，例如 INLINECODE3833d545。

为什么？

因为当模式以通配符开头时，数据库无法利用标准的 B-Tree 索引。它不得不放弃索引扫描，转而执行“全表扫描”（Seq Scan）。这意味着数据库必须逐行读取表中的每一行数据，逐一进行比对。在拥有数百万行数据的表中，这将是灾难性的。

优化建议：

如果业务逻辑允许，尽量让模式以确定的字符开头（例如 ‘keyword%‘）。这样数据库就可以利用索引快速定位到起始位置。

2. 高级索引技术

如果你确实必须执行 %keyword% 这种模糊查询（比如搜索引擎），普通的索引已经无能为力。这时，我们可以考虑 PostgreSQL 的高级索引特性：

PGTRGM 扩展（三元组索引）： PostgreSQL 提供了一个 INLINECODEb456b334 扩展，它可以将字符串分解为三个字符的序列。通过创建 GIN 或 GiST 索引，即使是包含通配符的 LIKE 查询，也能获得极大的性能提升。

    -- 创建扩展
    CREATE EXTENSION pg_trgm;
    
    -- 创建索引
    CREATE INDEX idx_first_name_trgm ON customer USING gin (first_name gin_trgm_ops);

一旦创建了这个索引，LIKE ‘%er%‘ 这样的查询速度将会从“秒级”提升到“毫秒级”。

3. 避免过度复杂的嵌套

在复杂的 SQL 语句中，避免在 INLINECODEe072fb32 条件中过度使用 LIKE，这可能会导致查询计划器选择低效的执行路径。如果逻辑非常复杂，考虑拆分为多个查询或使用 INLINECODE8be9f32e。

总结与实用建议

在这篇文章中，我们深入探讨了 PostgreSQL LIKE 操作符的方方面面。从基本的 INLINECODE84f0f0c5 和 INLINECODEd3dffdf6 通配符用法，到处理大小写敏感问题，再到高级的性能优化策略，我们已经掌握了处理字符串模糊匹配的核心技能。

核心要点回顾：

LIKE 是基于模式匹配的，语法简单但功能强大。
% 匹配任意序列，_ 匹配单个字符，两者组合可以构建复杂逻辑。
NOT LIKE 用于排除数据，ILIKE 用于忽略大小写。
性能是关键：尽量避免前导 INLINECODE3a95acac，在大数据量模糊搜索时使用 INLINECODE37fea207 索引。

下一步建议：

既然你已经理解了 LIKE 的工作原理，我建议你打开自己的 PostgreSQL 环境，尝试在百万级数据表上对比一下 INLINECODE6529f6e0 和 INLINECODE7605815c 的查询耗时。这种亲身体验将让你对索引的重要性有更深刻的理解。此外，也可以探索一下正则表达式操作符（~），它提供了比 LIKE 更为强大的模式匹配能力。希望这些知识能帮助你编写出更高效、更稳健的 SQL 查询！

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PostgreSQL LIKE 操作符完全指南：从入门到精通

什么是 PostgreSQL LIKE 操作符？

基本语法

灵活的通配符：构建模式的关键

实战演练：LIKE 操作符示例解析

示例 1：前缀匹配（查找特定开头的记录）

示例 2：结构化匹配（结合通配符）

示例 3：包含匹配（搜索特定子串）

高级应用：NOT LIKE 与大小写敏感

排除特定模式：使用 NOT LIKE

大小写敏感问题：你可能遇到的坑

性能优化与最佳实践

1. 警惕“前导通配符”

2. 高级索引技术

3. 避免过度复杂的嵌套

总结与实用建议

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