Python에서 mysql 데이터베이스 LIKE 연산자를 사용하는 방법
LIKE 연산자는 WHERE 절의 열에서 지정된 패턴을 검색하는 데 사용됩니다.
구문:
SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE column_name LIKE pattern
pattern 지정된 템플릿이 배치되는 곳이며, 여기서는 와일드카드
%라고도 하는 "%"가 사용됩니다. 조건 앞에 배치되면 다음으로 끝나는 데이터를 검색합니다. ..; 예를 들어, %lee
%가 조건 뒤에 오면...으로 시작하는 데이터가 검색됩니다. 예를 들어, 조건 앞뒤에 李%
%가 있으면 포함된 데이터는 다음과 같습니다. 예: % Li%
팁:
ERROR 1064 (42000): SQL 구문에 오류가 있습니다. "%z 근처에서 사용할 올바른 구문은 MySQL 서버 버전에 해당하는 설명서를 확인하세요. " at line 1
1064의 오류는 LIKE 쿼리(구문 오류) 중에 와일드카드 문자가 인용되지 않아 오류가 보고된다는 것입니다...
올바른 표시, 예: "%lee%"
예제 1: 터미널은 sql을 실행하고 WHERE 절에 LIKE를 사용합니다
주소가 Hang
root@7c6316b19d80:/# mysql -u root -p Enter password: Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or g. Your MySQL connection id is 140 Server version: 5.6.51 MySQL Community Server (GPL) mysql> mysql> select * from test_user where address like "Hang%"; +----+--------+-------------+----------+ | id | name | mobile | address | +----+--------+-------------+----------+ | 3 | python | 18856565858 | Hangzhou | | 4 | java | 17756565858 | Hangzhou | | 5 | php | 15556565858 | Hangzhou | | 6 | c# | 17748484142 | Hangzhou | +----+--------+-------------+----------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql>
주소가 u
mysql> select * from test_user where address like "%u"; +----+--------+-------------+----------+ | id | name | mobile | address | +----+--------+-------------+----------+ | 3 | python | 18856565858 | Hangzhou | | 4 | java | 17756565858 | Hangzhou | | 5 | php | 15556565858 | Hangzhou | | 6 | c# | 17748484142 | Hangzhou | +----+--------+-------------+----------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql>
로 끝나는 사람들의 정보를 쿼리합니다예제 2: Python 스크립트를 사용하여 LIKE가 포함된 SQL 문을 실행
z개의 문자가 포함된 주소 쿼리
import pymysql # 连接数据库 connection = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="123456", database="testing", port=3306, charset="utf8", cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor) try: with connection: with connection.cursor() as cursor: sql = """ SELECT * FROM test_user WHERE address LIKE "%z%"; """ cursor.execute(sql) result = cursor.fetchall() for i in result: print(i) except pymysql.err.MySQLError as _error: raise _error
{"id": 3, "name": "python", "mobile": "18856565858", "address": "Hangzhou"} {"id": 4, "name": "java", "mobile": "17756565858", "address": "Hangzhou"} {"id": 5, "name": "php", "mobile": "15556565858", "address": "Hangzhou"} {"id": 6, "name": "c#", "mobile": "17748484142", "address": "Hangzhou"} Process finished with exit code 0
z개의 문자가 포함되지 않은 문자의 개인 정보 쿼리
try: with connection: with connection.cursor() as cursor: sql = """ SELECT * FROM test_user WHERE address NOT LIKE "%z%"; """ cursor.execute(sql) result = cursor.fetchall() for i in result: print(i) except pymysql.err.MySQLError as _error: raise _error
{"id": 1, "name": "张三三", "mobile": "17748484141", "address": "浙江杭州"} {"id": 9, "name": "111", "mobile": "18847474549", "address": "浙江杭州"} Process finished with exit code 0
지식 포인트 확장: 퍼지 쿼리와 같은 mysql 데이터베이스 python
%는 Python의 특수 기호입니다. 예를 들어 %s 및 %d는 각각 문자열 자리 표시자와 숫자 자리 표시자를 나타냅니다.
우리 모두 알고 있듯이 mysql의 퍼지 쿼리에도 %를 사용해야 합니다.
그래서 먼저 확인하고 싶은 문자열을 추출한 후 매개변수로 전달하면 됩니다.
아아아아위 내용은 Python에서 mysql 데이터베이스 LIKE 연산자를 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

데이터 전문가는 다양한 소스에서 많은 양의 데이터를 처리해야합니다. 이것은 데이터 관리 및 분석에 어려움을 겪을 수 있습니다. 다행히도 AWS Glue와 Amazon Athena의 두 가지 AWS 서비스가 도움이 될 수 있습니다.

MySQL : MySQL : Alter Table_Name ADD CORMEN_NAME DATY_TYPE; POSTGRESQL : ALTER TABLE_NAME ADD CORMENT CORMENT CORMEN_NAME DATY_TYPE; ORACLE : ALTER TABLE_NAME ADD (column_name Data_Type); SQL 서버 : Alter Table_Name Data_name Data_name ADD

SQL 데이터베이스 구축에는 10 단계가 필요합니다. DBMS 선택; DBMS 설치; 데이터베이스 생성; 테이블 만들기; 데이터 삽입; 데이터 검색; 데이터 업데이트; 데이터 삭제; 사용자 관리; 데이터베이스 백업.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

SQL (구조화 된 쿼리 언어)은 데이터베이스를 작성, 관리 및 쿼리하는 데 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 주요 기능에는 데이터베이스 및 테이블 만들기, 데이터 삽입, 업데이트 및 삭제, 분류 및 필터링 결과, 기능 집계 기능, 테이블 결합, 하위 Queries, 운영자, 기능, 키워드, 키워드/정의/제어 언어, 연결 유형, 쿼리 최적화, 보안, 도구, 리소스, 버전, 일반적인 오류, 모범 사례, 트롤링 및 로우 위에있는 오류.

MySQL의 설치 및 기본 작업에는 다음이 포함됩니다. 1. MySQL 다운로드 및 설치, 루트 사용자 비밀번호를 설정하십시오. 2. SQL 명령을 사용하여 CreateAbase 및 CreateTable과 같은 데이터베이스 및 테이블을 만듭니다. 3. CRUD 작업을 실행하고 삽입, 선택, 업데이트, 명령을 삭제합니다. 4. 성능을 최적화하고 복잡한 논리를 구현하기 위해 인덱스 및 저장 절차를 생성합니다. 이 단계를 사용하면 MySQL 데이터베이스를 처음부터 구축하고 관리 할 수 있습니다.

Redis Persistence는 추가 메모리를 차지하고 RDB는 스냅 샷을 생성 할 때 메모리 사용량을 일시적으로 증가시키고 AOF는 로그를 추가 할 때 계속 메모리를 차지합니다. 영향 요인에는 데이터 볼륨, 지속성 정책 및 Redis 구성이 포함됩니다. 영향을 완화하려면 RDB 스냅 샷 정책을 합리적으로 구성하고 구성 최적화, 하드웨어 업그레이드 및 메모리 사용을 모니터링 할 수 있습니다. 또한 성능과 데이터 보안 사이의 균형을 찾는 것이 중요합니다.
