SQLでのlikeとinの使用法
SQL では、LIKE は特定のパターンを含む文字列を検索するために使用されますが、ワイルドカードをサポートしていますが、IN 演算子ほど効率的ではありません。 IN は、指定された値のリストに一致するフィールドを検索するために使用され、より高速であり、インデックスの最適化をサポートします。特定の値を検索する場合は IN を使用し、類似した文字列を検索する場合は LIKE を使用し、パフォーマンスを最適化するために IN を優先して使用することをお勧めします。
SQL での LIKE と IN の使用
LIKE と IN は両方とも SQL で使用されます。データをフィルタリングするための演算子ですが、その使用法と効果は異なります。
LIKE 演算子は、指定されたパターンに一致する文字列を検索するために使用されます。パターンには、単一または複数の文字を表すパーセント記号 (%) やアンダースコア (_) などのワイルドカード文字を含めることができます。例:
SELECT * FROM customers WHERE name LIKE '%John%';
これにより、名前に文字列「John」が含まれるすべての顧客レコードが返されます。
#IN 演算子は、指定された値のリストに一致するフィールドを検索するために使用されます。値のリストは括弧で囲まれています。例:
SELECT * FROM customers WHERE id IN (1, 2, 3);
違い
- ##汎用性:
- LIKE はより一般的で、パターンに一致する任意の文字列を検索できますが、IN は指定された文字列のみに一致します。値のリスト。 効率:
- IN は、限られた値のリストをチェックするだけでよいのに対し、LIKE は文字列全体をスキャンする必要があるため、一般に LIKE よりも効率的です。 インデックス:
- フィールドにインデックスが構築されている場合、IN はそのインデックスを使用してクエリのパフォーマンスを向上できますが、LIKE は使用できません。 ワイルドカード文字:
- LIKE はワイルドカード文字の使用をサポートしますが、IN はサポートしません。
- 特定の値を検索します:
- IN を使用します。 類似の文字列を検索します:
- LIKE を使用します。 パフォーマンスの最適化:
- フィールドにインデックスがある場合は、IN が優先されます。
名前が「John」または「Jane」である顧客を検索します:
SELECT * FROM customers WHERE name IN ('John', 'Jane');
名前に文字「」が含まれる顧客を検索します。 smith" 文字列の顧客:
SELECT * FROM customers WHERE name LIKE '%smith%';
以上がSQLでのlikeとinの使用法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











この記事では、パフォーマンスとスケーラビリティへの影響に焦点を当てたSQLでの水平および垂直データの分割について説明します。それは、それらを選択するための利点と考慮事項を比較します。

この記事では、リレーショナルデータベースの外部キーの制約で行の削除を扱います。 削除のカスケード、削除の制限、ヌルの設定など、制約違反を処理する方法の詳細が記載されています。 この記事は、ベストプラクティスを強調しています

この記事では、SQLアグリゲート関数(SUM、AVG、Count、Min、Max)を使用してデータを要約し、使用と違いを詳述し、クエリでそれらを結合する方法について説明します。

この記事では、SQLインジェクションに焦点を当てた動的SQLのセキュリティリスクについて説明し、パラメーター化されたクエリと入力検証の使用などの緩和戦略を提供します。

この記事では、SQLトランザクションにおける酸性特性(原子性、一貫性、分離、耐久性)について説明します。これは、データの整合性と信頼性を維持するために重要です。

この記事では、SQLトランザクションの分離レベルについて説明します。データの一貫性とパフォーマンスへの影響を調べ、より高い分離により一貫性が高くなることがありますが、

この記事では、SQLの削除コマンドと切り捨てコマンドを比較します。 削除して、行を個別に削除して、条件付きの削除とトランザクションロールバックを可能にします。トランケートはより速く、一度にすべての行を削除しますが、ロールバック機能がありません。 パフォーマンスとデータRe

この記事では、SQL削除操作の効果的なテスト戦略について詳しく説明しています。 これは、削除前と削除後のデータの比較、行数、および否定的なテストを介して正しい行の削除を検証することを強調しています。 バックアップ、トランザクションなどのベストプラクティス
