mysql模糊查询like语句

在 MySQL 中，可以使用 LIKE 操作符进行模糊查询，语法如下：

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE pattern;

其中，pattern 通常包含一个或多个通配符：

- %：匹配任意字符，包括空字符。
- _：匹配单个字符。

例如，要查询名字中包含 "Tom" 的所有用户：

SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%Tom%';

要查询所有姓以 "Zhang" 开头的用户：

SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'Zhang%';

要查询所有名字为三个字符的用户：

SELECT * FROM users WHERE name LIKE '___';

注意，LIKE 操作符是不区分大小写的。如果需要区分大小写，可以使用 BINARY 关键字：

SELECT * FROM users WHERE BINARY name LIKE 'Tom%';

以上即为 MySQL 中 LIKE 操作符的基本用法。

相关问题

mysql模糊查询like contact

在MySQL中，模糊查询可以使用LIKE CONCAT来实现。比如，如果你有一个前端提交的参数name，你可以将其赋值给变量name，然后使用以下语句进行模糊查询：

SELECT * FROM table WHERE name LIKE CONCAT("%", ${name}, "%"); [1]

这样就可以查询到包含参数name的结果。比如，如果name是"John"，那么查询结果就会返回包含"John"的所有记录。

另外，你也可以使用IN子句来进行多个值的查询。IN和=的区别在于，=后面只能是一个值，而IN后面可以是多个值。例如：

SELECT * FROM role WHERE name IN ("唐三"); [2]

这样就可以查询到name为"唐三"的记录。

此外，MySQL还支持正则表达式的匹配。你可以使用REGEXP关键字来进行正则表达式的匹配。例如：

SELECT * FROM wp_posts WHERE post_name REGEXP 'hello'; [3]

这样就可以查询到post_name中包含"hello"的所有记录。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【mysql模糊匹配】LIKE 单个字符 多个字符和like contact，in，mysql正则表达式详细使用：包含，任意字符，...](https://blog.csdn.net/qq120631157/article/details/130082537)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

mysql模糊查询like优化

在 MySQL 中使用 LIKE 进行模糊查询时，由于需要遍历整张表来找到匹配的记录，所以效率较低。为了优化 LIKE 查询，可以考虑以下几种方法：

1.使用索引：使用索引可以减少遍历的记录数，提高查询效率。可以为需要进行模糊查询的字段添加索引，例如：CREATE INDEX idx_name ON table_name (name);。但需要注意的是，只有在 LIKE 查询中使用通配符前缀时，才能使用索引优化查询。

2.使用全文检索：全文检索可以更精确地匹配查询的关键字，提高查询效率。可以使用 MySQL 自带的全文检索功能或者第三方插件，如 Sphinx、Elasticsearch 等。

3.优化 LIKE 查询语句：可以通过修改 LIKE 查询语句来达到优化的效果，例如尽量避免在查询字符串的开头使用通配符等。例如，使用 like '%abc%' 查询，可以改写成 like 'abc%' 或者 like '%abc'，这样可以借助索引提高查询效率。

4.使用缓存：可以将查询结果缓存到内存中，如果下次查询条件相同，直接从缓存中读取，避免重复查询数据库，提高查询效率。

综上所述，对于 LIKE 查询的优化，可以通过索引、全文检索、优化查询语句和使用缓存等多种方式来提高查询效率。