KingbaseES SQL参考：比较操作符详解及示例

"《信息安全技术 物联网安全参考模型及通用要求》GB_T 37044-2018中的比较操作符" 在SQL中，比较操作符是用于判断查询条件是否满足的关键工具，它们帮助我们从数据库中筛选满足特定条件的数据。《信息安全技术 物联网安全参考模型及通用要求》GB_T 37044-2018的标准虽然主要关注物联网安全，但其提及的SQL比较操作符是数据库操作的基础部分。以下是SQL中常见的比较操作符及其功能： 1. **等于** (`=`)：用于检查两个表达式是否相等。例如，`SELECT * FROM 供应商 WHERE 供应商代码 = 'S1';` 将选取供应商代码为'S1'的记录。 2. **不等于** (`!=` 或 `<>`)：用于检查两个表达式是否不相等。如 `SELECT * FROM 供应商 WHERE 供应商代码 != 'S1';` 选取代码不是'S1'的供应商。 3. **大于** (`>`)：用于测试左侧表达式是否大于右侧。例如，`SELECT * FROM 供应商 WHERE 等级 > 20;` 选取等级高于20的供应商。 4. **小于** (`<`)：用于测试左侧表达式是否小于右侧。如 `SELECT * FROM 供应商 WHERE 等级 < 20;` 选取等级低于20的供应商。 5. **大于或等于** (`>=`)：测试左侧是否大于或等于右侧。例如，`SELECT * FROM 供应商 WHERE 等级 >= 20;` 选取等级等于20或更高的供应商。 6. **小于或等于** (`<=`)：测试左侧是否小于或等于右侧。如 `SELECT * FROM 供应商 WHERE 等级 <= 20;` 选取等级等于20或更低的供应商。 7. **IN**：用于检查某个值是否在指定的集合中。例如，`SELECT * FROM 供应商 WHERE 城市 IN ('北京', '上海');` 选取位于北京或上海的供应商。 8. **NOT IN**：相反于IN，用于检查值不在指定集合中。如 `SELECT * FROM 供应商 WHERE 城市 NOT IN ('北京', '上海');` 选取不在北京或上海的供应商。 9. **ANY** 和 **SOME**：这些操作符将一个值与列表或查询结果中的任何值进行比较，只要有一个匹配则为真。如 `SELECT * FROM 供应商 WHERE 城市 = ANY (SELECT 产地 FROM 零件 WHERE 零件代码='P2');` 如果有任何零件产地与供应商城市相同，就选择该供应商。 10. **ALL**：与ANY相反，所有值都必须匹配。例如，`SELECT * FROM 供应商 WHERE 城市 != ALL (SELECT 产地 FROM 零件 WHERE 零件代码='P2');` 如果所有零件产地都不等于供应商城市，才选择该供应商。 11. **BETWEEN x AND y**：用于测试值是否在指定范围之间，包括边界。如 `SELECT * FROM 供应商 WHERE 等级 BETWEEN 20 AND 30;` 选取等级在20到30之间的供应商。 12. **EXISTS**：检查子查询是否返回至少一行。例如，`SELECT * FROM 供应商 WHERE EXISTS (SELECT * FROM 零件 WHERE 零件代码 > 'P6');` 如果存在零件代码大于'P6'的零件，就选取供应商。 13. **NOT EXISTS**：如果子查询不返回任何行，则结果为真。如 `SELECT * FROM 供应商 WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM 零件 WHERE 零件代码 > 'P6');` 选取没有对应零件代码大于'P6'的供应商。 14. **LIKE**：用于字符串匹配，可以包含通配符'%'(代表任意字符序列)和'_'(代表单个字符)。例如，`SELECT * FROM 供应商 WHERE 姓名 LIKE '张%';` 选取名字以'张'开头的供应商。 15. **IS NULL** 和 **IS NOT NULL**：专门用于处理NULL值。例如，`SELECT * FROM 供应商 WHERE 等级 IS NULL;` 选取等级为空的供应商。 需要注意的是，KingbaseES（金仓数据库）不支持在NOT IN操作符后跟包含NULL值的列表，因为与NULL值的比较没有意义，所有比较结果都会为FALSE。此外，LIKE操作符的百分号和下划线默认无转义字符，但可以通过ESCAPE子句定义一个转义字符来关闭它们的特殊含义。 理解并熟练运用这些比较操作符是编写有效SQL查询的基础，能够帮助我们在数据库中准确、高效地检索和过滤数据。在实际应用中，这些操作符对于物联网安全数据分析和管理同样至关重要。