SQL LIKE 操作符完全指南：从入门到精通的文本模式匹配技巧

2026-02-07 17:45:46 0条评论 3次阅读 0人点赞

在数据库的日常操作中，精确匹配往往无法满足我们所有的需求。你是否遇到过这样的情况：你需要从数百万条用户记录中找出所有使用特定邮箱域名的用户，或者试图在一个庞大的产品目录中筛选出所有名称包含“限量版”的商品？如果只使用等号（INLINECODE8a1d3d04）进行精确匹配，这项工作将变得异常繁琐。这时，SQL 中的 INLINECODE4f5a5f6d 操作符就成为了我们手中最强大的利器之一。

在这篇文章中，我们将深入探讨 SQL INLINECODE6d2f23a8 操作符的用法。我们将一起学习如何通过通配符构建灵活的搜索模式，如何结合 INLINECODE9202a789 和 AND 等逻辑运算符处理复杂的筛选条件，以及在实际开发中如何避免常见的性能陷阱。无论你是刚入门的数据库新手，还是希望优化查询性能的资深开发者，这篇文章都将为你提供实用的见解和技巧。

1 什么是 SQL LIKE 操作符？
2 深入理解通配符
3 实战演练：从零构建查询环境
4 核心应用场景与代码示例
5 高级技巧与最佳实践
6 2026年展望：从 LIKE 到 AI 原生搜索
7 总结与后续步骤

什么是 SQL LIKE 操作符？

简单来说，INLINECODE31f3b503 操作符用于在 INLINECODE59b1ea41 子句中搜索列中的指定模式。它与 INLINECODEb13f6a1b 或 INLINECODE1f5b8e92 等操作符不同，它允许我们进行“模糊匹配”。这意味着我们不需要知道完整的字符串内容，只需要知道字符串的一部分特征，就可以将相关的数据检索出来。

这就像我们在操作系统中使用 *.txt 来查找所有文本文件一样，SQL 也为我们提供了类似的“通配符”来替代具体的字符。

基本语法

让我们先来看一下 LIKE 操作符的基本语法结构，这将是我们后续所有查询的基础：

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

在这里，pattern（模式）是我们需要重点构建的部分。通常，这个模式由具体的字符和特殊的通配符组合而成。

深入理解通配符

通配符是 INLINECODE3f16b62c 操作符的灵魂。在 SQL 中，最常用的两个通配符是百分号（INLINECODEa659c822）和下划线（INLINECODEd9f2a5a9）。虽然不同的数据库系统（如 SQL Server）支持更多的通配符（如字符列表 INLINECODE87fc5c6f），但为了保持通用性，我们将重点放在几乎所有数据库都支持的核心通配符上。

1. 百分号 (%) —— 任意序列的字符

% 是最强大的通配符。它代表零个、一个或多个字符。

‘a%‘：匹配以 "a" 开头的任意长度字符串。例如："apple", "animal", "a"。
‘%a‘：匹配以 "a" 结尾的任意长度字符串。例如："banana", "data", "a"。
‘%a%‘：匹配在任意位置包含 "a" 的字符串。

2. 下划线 (_) —— 单个字符

_ 的工作方式更像是一个精确的占位符，它严格代表单个字符。

‘_a‘：匹配两个字符的字符串，且第二个字符是 "a"。例如："ba", "ca", "1a"。但它不会匹配 "data" 或 "a"。

为了让你更直观地理解这两种通配符的区别，让我们看一个总结表：

模式示例

匹配规则描述

实际匹配案例

不匹配案例

:—

INLINECODE32ed6186
以 "a" 开头
"apple", "ask", "a"
"banana", "cat"
INLINECODEca29a889

以 "a" 结尾

"data", "a", "area"

"apple", "dog"

INLINECODE5684c6e7
包含子串 "wow"
"blizzard", "wow"
"wo", "ow"
INLINECODEae4b089c

第二个字符是 "a"

"cat", "2a", "fast"

"bat", "a"

INLINECODEd771f550
以 "a" 开头，且长度至少为 3
"abc", "a12", "a test"

"a", "ab"> 请注意：虽然你可能会在 SQL Server 中看到方括号 INLINECODEf6e9ca1b 或连字符 INLINECODEf332b011 的用法，但 MySQL 等数据库对它们的支持不同。为了代码的可移植性，本指南将主要集中在通用的 INLINECODEa1c30ece 和 _ 上。

实战演练：从零构建查询环境

为了演示 INLINECODE11816daf 操作符的强大功能，让我们构建一个名为 INLINECODEd4fc5ecc（供应商）的演示表。这个场景模拟了一个简单的供应链管理系统，我们需要根据不同的条件筛选供应商信息。

假设我们的表结构如下（你可以想象我们在数据库中已经运行了 INLINECODEa2fbe7b9 和 INLINECODEa938ca6d 语句）：

表名：Supplier
字段：INLINECODEdf197fd6 (ID), INLINECODE87593a93 (名称), INLINECODE08acf18e (地址), INLINECODE6fd70034 (联系方式)

我们的目标是展示如何从这张表中提取有意义的信息。

核心应用场景与代码示例

现在，让我们通过一系列实际场景，逐步掌握 LIKE 的用法。

场景 1：前缀匹配 —— 查找特定开头的记录

需求：我们需要找出所有名称以 "Ca" 开头的供应商。可能我们正在寻找一家名为 "Caterpillar" 或者 "Caesar" 的公司，但只记得开头的字母。
查询语句：

-- 查找所有 Name 字段以 ‘Ca‘ 开头的供应商
SELECT SupplierID, Name, Address
FROM Supplier
WHERE Name LIKE ‘Ca%‘;

代码解析：

在这个查询中，‘Ca%‘ 告诉数据库引擎：“先找到 ‘Ca‘，至于后面是什么，我不关心，有多少个字符也不限制”。

匹配项："Carter Corp", "California Supplies"
非匹配项："Bcarter" (不在开头), "Café" (如果后面没有空格或字符，取决于具体数据，但通常 Café 本身也算以 Ca 开头)

场景 2：包含匹配 —— 在文本海洋中捞针

需求：我们忘记了具体的街道名称，只知道地址里包含 "Kungsgatan"（这可能是斯德哥尔摩的一条著名街道）。我们需要找到位于这条街上的所有供应商。
查询语句：

-- 查找 Address 字段中包含 ‘Kungsgatan‘ 的所有记录
SELECT *
FROM Supplier
WHERE Address LIKE ‘%Kungsgatan%‘;

代码解析：

这里我们在关键词前后都使用了 %。这意味着 "Kungsgatan" 可以出现在地址的开头、中间或结尾。

匹配项："15 Kungsgatan, Stockholm", "Kungsgatan 4"

这是最常见的模糊搜索用法，类似于搜索引擎的关键词搜索功能。

场景 3：位置匹配 —— 精确定位字符位置

需求：这是一个稍微复杂点的逻辑。我们想找名称的第二个位置（即第二个字符）包含 "afé" 的供应商。假设我们在找 "Café" 相关的名称，但前面可能有一个字符，比如 "1Café" 或 "XCafé"。
查询语句：

-- 查找 Name 中从第二个字符开始是 ‘afé‘ 的记录
-- 下划线代表第一个字符（任意），后面跟着 ‘afé‘
SELECT SupplierID, Name, Address
FROM Supplier
WHERE Name LIKE ‘_afé%‘;

代码解析：

_：占用第一个字符的位置。
afé：精确匹配这三个字符。
%：允许后面还有其他字符。

匹配项："Café Napolitano", "1Café"
非匹配项："The Café" (afé在第四位), "Cafe" (拼写不同)

场景 4：逻辑组合 —— 结合 AND 运算符

需求：我们需要缩小范围，找到位于 "Madrid" 且名称以 "C" 开头的供应商。这展示了 LIKE 如何与标准逻辑运算符结合使用。
查询语句：

-- 查找地址包含 ‘Madrid‘ 且 名称以 ‘C‘ 开头的供应商
SELECT SupplierID, Name, Address
FROM Supplier
WHERE Address LIKE ‘%Madrid%‘ 
  AND Name LIKE ‘C%‘;

代码解析：

这个查询必须同时满足两个条件。数据库会先筛选出所有地址包含 Madrid 的记录，然后在这个结果集中再筛选名称以 C 开头的记录。逻辑运算符的优先级在这里至关重要。

场景 5：反向选择 —— 使用 NOT LIKE

需求：我们希望排除所有名称中包含 "Co" 的供应商（可能是为了过滤掉 "Company" 这种通用后缀，或者特定的竞争对手）。
查询语句：

-- 查找名称中不包含 ‘Co‘ 的供应商
SELECT SupplierID, Name, Address
FROM Supplier
WHERE Name NOT LIKE ‘%Co%‘;

实战经验：

使用 INLINECODE7e3a1485 非常适合用于数据清洗或排除特定类别的数据。例如，你想排除所有测试账号（通常包含 ‘test‘ 或 ‘dummy‘），INLINECODE8c36609f 是最快的写法。

高级技巧与最佳实践

作为一名开发者，仅仅知道“怎么用”是不够的，我们还需要知道“怎么用好”。下面分享一些在实际开发中非常有用的技巧。

1. 大小写敏感性的处理

这是许多新手容易踩坑的地方。

默认行为：在大多数默认配置的数据库（如 MySQL, SQL Server）中，INLINECODE8cb3cbab 操作符是不区分大小写的。这意味着 INLINECODE513b4609 可以匹配 "apple" 也可以匹配 "Apple"。
如何强制区分大小写：

* MySQL：你可以使用 BINARY 关键字。

        -- 这将严格区分大小写，只匹配小写 ‘a‘
        SELECT * FROM Supplier WHERE BINARY Name LIKE ‘a%‘;

* PostgreSQL / Oracle：通常默认区分大小写，或者可以通过 COLLATE 设置排序规则来改变。

2. 性能优化：LIKE 的双刃剑

虽然 LIKE 很方便，但它可能是性能杀手。

前导通配符的问题：当你使用 ‘%keyword‘（即百分号在开头）时，数据库通常无法使用标准的 B-Tree 索引。这意味着数据库必须执行全表扫描，逐行检查每一行数据，这在数据量大时非常慢。

建议*：尽量避免在模式开头使用 %，除非数据量很小。如果你经常需要搜索后缀或中间包含的字符串，可以考虑使用 全文索引 或专门的搜索引擎（如 Elasticsearch）。

列长度的影响：对非常长的文本列（如 INLINECODE328a7c2c 类型）进行 INLINECODE6f7ac6fe 搜索比对 VARCHAR 列搜索要慢。尽量限制搜索的列长度。

3. 转义字符：搜索通配符本身

如果你需要搜索字符串中包含的 INLINECODEc9c2dde4 或 INLINECODEe9a8aa72 本身（例如搜索“50% discount”），怎么办？因为数据库会认为它们是通配符。

我们可以使用 ESCAPE 关键字指定一个转义字符。

-- 假设我们要搜索包含 ‘50%‘ 的描述，我们使用反斜杠 \ 作为转义符
-- \% 告诉数据库：这是一个真正的百分号，不是通配符
SELECT * FROM Products 
WHERE Description LIKE ‘%50\%%‘ ESCAPE ‘\\‘;

2026年展望：从 LIKE 到 AI 原生搜索

虽然 LIKE 操作符在过去几十年中一直是数据库查询的基石，但在 2026 年，随着 AI 技术的全面渗透，我们对“搜索”的定义正在发生根本性的变化。作为开发者，我们需要重新审视传统的 SQL 搜索策略，并将其与现代化的 AI 工作流相结合。

现代开发中的 "Vibe Coding"

现在，我们经常使用 Cursor 或 Windsurf 这样的 AI 原生 IDE。你可能遇到过这样的情况：你想写一个复杂的正则表达式或者 LIKE 模式，但总是记不住转义字符的细节。在 2026 年，最流行的做法不再是死记硬背语法，而是利用 AI 辅助工作流。

例如，在我们的项目中，如果需要生成一个匹配特定模式的 LIKE 语句，我们会直接在 IDE 中输入注释：

-- TODO: 查找所有包含特殊字符 ‘@#$‘, 且以 ‘temp_‘ 开头的记录
-- 请帮我写出转义逻辑

AI 伙伴会立即补全带有正确 INLINECODE67d0c00b 子句的代码。这种 Vibe Coding（氛围编程） 的方式让我们更专注于业务逻辑（我们要找什么），而不是语法细节（怎么写）。这并不意味着我们不再需要学习 INLINECODE60a0f97a，相反，理解其原理能让我们更好地向 AI 提示，甚至纠正 AI 可能产生的幻觉。

告别全表扫描：拥抱向量搜索与混合检索

在处理大规模数据时，传统的 INLINECODE014a8ffd 查询因其低效性（全表扫描）而逐渐被边缘化。在 2026 年的技术栈中，如果我们要从数百万条产品描述中查找“类似于舒适跑鞋的商品”，单纯依赖 SQL INLINECODE5d49a85c 已经不够了。

我们现在的最佳实践是采用“混合检索”策略：

第一道防线（传统 SQL）：使用 LIKE ‘prefix%‘ 利用 B-Tree 索引快速过滤大部分数据。例如，我们先筛选出所有“鞋类”商品。

    SELECT * FROM Products WHERE Category LIKE ‘Shoes%‘;

第二道防线：对于无法使用索引的模糊搜索，我们不再强求 SQL，而是引入 向量数据库或 全文搜索引擎（如 Elasticsearch）。我们将文本通过 Embedding 模型转化为向量，计算语义相似度。这不仅能匹配关键词，还能理解“红色”和“深红”之间的关系。

安全左移：防范 LIKE 注入

随着 DevSecOps 的普及，安全性必须左移。在使用 LIKE 时，一个常被忽视的风险是 Like Injection。如果你的应用程序直接将用户输入拼接到 SQL 语句中：

-- 危险！不要在生产环境这样做！
String sql = "SELECT * FROM Users WHERE Name LIKE ‘%" + userInput + "%‘";

恶意用户可能会输入 INLINECODEb2857031 或 INLINECODEafc74bf2 来获取 unintended data，或者结合 DROP 语句造成毁灭性打击。

2026 年的防御策略：

除了使用传统的 Prepared Statements（参数化查询）之外，我们还需要在应用层对搜索关键词进行清洗。

// 伪代码示例：安全处理搜索输入
public String sanitizeLikeInput(String input) {
    // 1. 转义通配符
    String sanitized = input.replace("\\", "\\\\").replace("%", "\\%").replace("_", "\\_");
    // 2. 在数据库查询时使用 ESCAPE 子句
    // 或者仅允许用户输入特定格式的正则
    return sanitized;
}

在我们的项目中，我们强制要求所有涉及 LIKE 的代码审查必须包含对输入清洗的检查。这是构建高韧性系统的基础。

总结与后续步骤

在这篇文章中，我们全面剖析了 SQL INLINECODEd4ceeba1 操作符。我们了解到它是通过 INLINECODE9257331d 和 _ 通配符来实现灵活的模式匹配的。

让我们回顾一下核心要点：

% 匹配任意长度的字符序列，非常灵活但可能影响性能。
_ 匹配单个字符，适合精确控制字符串格式。
NOT LIKE 是排除特定模式的利器。
在大数据量下，注意避免在模式开头使用 %，或者引入全文索引来优化性能。

LIKE 操作符是 SQL 查询中非常基础且重要的部分，掌握它将让你在处理数据清洗、报表生成和后台搜索功能开发时更加得心应手。

下一步建议：

你可以尝试在自己的数据库环境中创建上述的 Supplier 表，并插入一些包含特殊字符、不同大小写混合的数据，亲自尝试一下这些查询语句。你会发现，亲手实践是理解通配符逻辑的最佳方式。如果你对性能有极高的要求，可以进一步阅读关于 Full-Text Search（全文搜索） 的相关文档，那是解决复杂文本搜索的进阶方案。

同时，试着在你的 AI IDE 中描述一个复杂的搜索需求，看看 AI 生成的 LIKE 语句与你预期的是否一致，这也是 2026 年工程师不可或缺的技能之一。

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基本语法

深入理解通配符

1. 百分号 (%) —— 任意序列的字符

2. 下划线 (_) —— 单个字符

实战演练：从零构建查询环境

核心应用场景与代码示例

场景 1：前缀匹配 —— 查找特定开头的记录

场景 2：包含匹配 —— 在文本海洋中捞针

场景 3：位置匹配 —— 精确定位字符位置

场景 4：逻辑组合 —— 结合 AND 运算符

场景 5：反向选择 —— 使用 NOT LIKE

高级技巧与最佳实践

1. 大小写敏感性的处理

2. 性能优化：LIKE 的双刃剑

3. 转义字符：搜索通配符本身

2026年展望：从 LIKE 到 AI 原生搜索

现代开发中的 "Vibe Coding"

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安全左移：防范 LIKE 注入

总结与后续步骤

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