深入理解 SQLite LIKE 操作符

SQLite 采用一种无服务器架构，我们常使用它来为电视、相机等设备开发嵌入式软件。它由 C 语言编写而成，允许程序无需任何配置即可直接运行。在这篇文章中，我们将不仅深入学习关于 LIKE 操作符的所有基础知识，还将结合 2026 年的开发环境，探讨在现代应用开发中如何高效、安全地使用它。阅读完本文后，你将对 LIKE 操作符有一个扎实的掌握，并了解我们作为开发者如何在未来的技术浪潮中驾驭它。

SQLite 中的 LIKE 操作符

有时候，我们可能会遇到这样的情况：想要查找某些数据，但并不掌握关于它的全部信息，只知道其中的一部分。这时，我们就可以利用 LIKE 操作符的优势。LIKE 操作符是一种模式匹配工具，用于在字段中匹配指定的模式。借助 LIKE 操作符，即使我们没有完整的信息，也能轻松地找到所需的数据。

简单来说，SQLite LIKE 操作符就是利用通配符在指定的列或字段中搜索数值/模式。
语法：

SELECT col1, col2 FROM TABLE WHERE expression LIKE Condition

在深入细节之前，我们需要强调一点：虽然 LIKE 极其方便，但在处理海量数据时，如果我们不加以注意，它可能会成为性能瓶颈。尤其是在现代边缘计算设备上，CPU 资源宝贵，我们需要更聪明地使用它。

通配符字符

通配符是一些可用于搜索、过滤和检索符合特定结构数据的字符。借助通配符，我们可以轻松处理复杂的查询以获取结果。以下是一些我们随处可见且常用的通配符。

1. 百分号通配符 (%)

它用于匹配字段中零个或多个字符的出现次数。让我们通过示例来理解。假设我们创建了一个员工表，现在需要找出有多少人在 IT 部门工作，我们可以直接利用 LIKE 操作符来简单地得出结果。

!员工表示例员工表

语法：

SELECT emp_name, emp_dept 
FROM GeekforGeeks 
WHERE emp_dept LIKE "IT%";

解释： 我们只是简单地获取了所有在 IT 部门工作的员工姓名及其部门名称。在 LIKE 语句中，因为我们有一个或多个字符，所以我们使用了 % 配合 LIKE 操作符。结果如下所示。

!结果1所有 IT 部门员工的查询结果

2. 下划线通配符 (_ )

它用于匹配字段中的单个字符。当我们想要精确匹配特定位置上的字符时，我们会使用 _ 通配符。让我们通过示例来理解。假设我们需要找出那些名字第二个位置包含 ‘a‘ 的员工。

语法：

SELECT emp_name, emp_dept 
FROM GeekforGeeks 
WHERE emp_name LIKE "_a%";

解释： 我们只是简单地获取了所有第二个字符位置包含 ‘a‘ 的员工。显而易见，这里我们只匹配了一个字符。结果如下所示。

!结果2第二个字符为 ‘a‘ 的所有员工

现代开发中的性能陷阱与优化策略

在我们最近的一个涉及边缘设备数据同步的项目中，我们发现了一个常见的问题：开发者往往过度依赖 LIKE 进行前缀搜索，而忽略了索引的影响。作为经验丰富的开发者，我们需要告诉大家，并不是所有的 LIKE 查询都能利用索引。

什么时候索引会生效？

让我们思考一下这个场景：

-- 场景 A: 高效查询 (Range Scan)
SELECT * FROM products WHERE product_name LIKE ‘Apple%‘;

-- 场景 B: 低效查询 (Full Table Scan)
SELECT * FROM products WHERE product_name LIKE ‘%Phone‘;

在场景 A 中，由于通配符不出现在搜索模式的开始位置，SQLite 能够利用 B-Tree 索引快速定位到以 "Apple" 开头的行。这在处理包含数百万条记录的表时，性能差异是巨大的。

然而，在场景 B 中，通配符位于开头。这意味着数据库引擎无法简单地通过索引树进行查找，它必须对表中的每一行进行全表扫描。这在 2026 年的移动设备或 IoT 设备上可能会导致明显的卡顿，因为我们在消耗宝贵的电池资源和 CPU 周期。

我们的优化建议

如果你知道你总是在搜索前缀（例如，搜索框中的自动补全功能），请务必确保在该列上建立了索引。

-- 创建索引以支持前缀搜索
CREATE INDEX idx_product_name ON products(product_name);

如果你的业务必须进行包含搜索（即 %keyword%），传统的 B-Tree 索引就无能为力了。这时候，我们通常建议引入 FTS (Full-Text Search) 扩展，或者使用专门的搜索引擎（如基于 Elasticsearch 的架构，或者 SQLite 内置的 FTS5 模块）。FTS5 使用倒排索引，能够在毫秒级完成复杂的关键词搜索，这是我们在处理日志分析或文档检索时的首选方案。

AI 辅助开发与 LIKE 查询的调试

随着我们步入 2026 年，AI 辅助编程 已经成为标准范式。我们经常使用 Cursor 或 GitHub Copilot 等工具来加速 SQL 查询的编写，但这也带来了新的挑战：如何确保 AI 生成的 LIKE 查询是高效且安全的？

Copilot 也是一个开发者

让我们来看一个实际的例子。当我们要求 AI 生成一个查询来查找所有包含特定符号的用户时，它可能会生成如下代码：

-- AI 可能生成的初步方案
SELECT username FROM users WHERE username LIKE ‘%_%‘;

这看起来没问题，对吧？但如果你有经验，你可能会立刻发现问题：这个查询实际上会匹配所有用户名，因为下划线 _ 在 LIKE 中是一个通配符，代表任意单个字符，而不是字面意义上的下划线。这就是我们在前文提到的 ESCAPE 子句的重要性。

Prompt Engineering (提示词工程) 的重要性

为了获得更好的代码，我们改进了与 AI 的对话方式。我们不再只说"查找包含下划线的用户"，而是这样告诉它：

> "作为高级 SQL 专家，请编写一个查询来查找 INLINECODE37efc244 表中 INLINECODE22ac8e29 字段包含字面量下划线 ‘_‘ 的记录。请注意处理转义字符以确保通配符被正确解释，并考虑性能影响。"

此时，AI 很可能会生成更健壮的代码：

-- AI 优化后的方案 (结合了 ESCAPE)
SELECT username 
FROM users 
WHERE username LIKE ‘%\_%‘ ESCAPE ‘\‘;

Agentic AI 与 SQL 审查

在现代的 DevSecOps 流程中，我们甚至可以配置自主 AI 代理。当我们在 Pull Request 中提交包含 SQL 的代码时，AI 代理会自动审查这些查询。如果它发现了一个没有使用 ESCAPE 的 LIKE 查询，或者是一个以 % 开头的模糊查询（在没有 FTS 的情况下），它会自动发出警告并建议重写。这种 Shift Left (安全左移) 的实践极大地减少了生产环境中的 Bug。

生产环境中的 LIKE：大小写敏感性与全球化

在默认情况下，SQLite 中的 LIKE 运算符对拉丁字母的大小写是不敏感的（即 ‘A‘ 等于 ‘a‘）。这对于 ASCII 字符很棒，但在处理多语言环境时，我们需要格外小心。

ICU 扩展的必要性

如果我们正在构建一个面向全球用户的应用，简单的 LIKE 可能无法处理德语中的 "ß" 或土耳其语中的 "İ"。在 2026 年的现代应用架构中，我们建议集成 ICU (International Components for Unicode) 扩展到 SQLite 中。

-- 使用 ICU 后，LIKE 能够正确理解 Unicode 大小写折叠
SELECT * FROM global_users WHERE name LIKE ‘müller%‘;

没有 ICU 的支持，上述查询可能会漏掉某些特定变体的拼写。这提醒我们，在构建国际化应用时，数据库的配置与代码逻辑同样重要。

SQLite 中的 ESCAPE 子句

假设我们使用了带有 – 或 % 通配符的 LIKE 操作符，而字段中的数据本身也包含 _ 或 % 作为普通字符，这时很难将通配符与字段中的相同字符区分开来。为了克服这个问题，我们可以使用 ESCAPE 子句。ESCAPE 子句帮助我们确定模式，即使其中包含作为字面量的通配符。简单来说，ESCAPE 会忽略条件中指定的通配符含义，并将其视为普通字符，从而返回正确的输出。

语法：

SELECT result FROM table WHERE expression LIKE expression ESCAPE expression

让我们通过一个示例来理解。

SELECT emp_name, emp_dept 
FROM GeekforGeeks 
WHERE emp_name LIKE ‘%\_%‘ ESCAPE ‘\‘;

在上述查询中，我们将获取所有名字中包含 ‘‘ 的员工。在这里，借助 ESCAPE 子句的帮助，‘‘ 被视为一个普通字符。该子句会忽略/转义 _ 作为通配符的含义，并返回相应的结果。

!<a href="https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20231102145613/escapers-660.png">escapers查询结果

-- 危险！永远不要这样做
-- query = "SELECT * FROM items WHERE name LIKE ‘%" + userInput + "%‘";

# Python 示例：安全的 LIKE 查询构建
def search_users(search_term):
    # 1. 转义用户输入中的特殊字符，将其视为普通文本
    # 将 ‘%‘ 替换为 ‘\%‘, ‘_‘ 替换为 ‘\_‘
    escaped_term = search_term.replace("%", "\%").replace("_", "\_")
    
    # 2. 构建模式
    pattern = f"%{escaped_term}%"
    
    # 3. 使用参数化查询执行 (安全)
    # 注意：某些驱动可能需要在连接串指定 ESCAPE 字符，或者显式指定
    query = "SELECT * FROM users WHERE username LIKE ? ESCAPE ‘\\‘"
    cursor.execute(query, (pattern,))
    return cursor.fetchall()