Todo lo que necesita saber sobre el operador LIKE en SQL

es un lenguaje que consta de múltiples comandos y operadores. Pero, cuando tenga que recuperar datos basados ​​en algún patrón o caracteres, necesitará el operador LIKE. Entonces, en este artículo sobre LIKE en SQL, discutiré los siguientes temas:

1. 1. ¿Qué es el operador LIKE?
   2. Sintaxis del operador LIKE
   3. Diferentes patrones recuperados con operadores LIKE
   4. Ejemplos de operadores LIKE

¿Qué es LIKE en SQL?

Este operador se utiliza junto con la cláusula WHERE para recuperar los datos de acuerdo con un patrón específico. Hay dos comodines que se utilizan junto con el operador LIKE para recuperar datos. Son:

• % [Signo de porcentaje] - Coincide con 0 o más caracteres.
• _ [Guión bajo]: coincide exactamente con un carácter.

Entonces, ahora que les he dicho, qué es el operador LIKE, a continuación, en este artículo, entendamos la sintaxis del operador LIKE.

Sintaxis del operador LIKE

La sintaxis del operador LIKE es la siguiente:

SELECCIONE column1, coulmn2,. . ., columnN FROM tablename DONDE columnName LIKE patrón

Ahora que tiene una idea de la sintaxis del operador LIKE, a continuación en este artículo sobre LIKE en SQL, veamos los diferentes patrones que puede recuperar con el operador LIKE.

Diferentes patrones recuperados con el operador LIKE

Los diferentes patrones mencionados con los operadores LIKE son los siguientes:

Consulta 1: Si tiene que encontrar valores que comiencen con 'x'

Como operación:

DONDE nombre de columna COMO 'x%'

Consulta 2: Si tiene que encontrar valores que terminen con 'x'

Como operación:

DONDE nombre de columna COMO '% x'

Consulta 3: Si tiene que buscar valores que tengan 'abc' en cualquier posición

Como operación:

DONDE nombre de columna COMO '% abc%'

Consulta 4: Si tiene que buscar valores que tengan 'a' en la tercera posición

Como operación:

DONDE nombre de columna COMO '__a%'

Aquí, hay 2 guiones bajos antes de la letra 'a'.

Consulta 5: Si tiene que buscar valores que comiencen con 'a' y tengan al menos 5 caracteres de longitud

Como operación:

DONDE nombre de columna COMO 'a ____%'

Aquí, hay 4 guiones bajos presentes después de la letra 'a'.

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Consulta 6: Si tiene que encontrar valores que comiencen con 'g' y terminen con 'v'

Como operación:

DONDE nombre de columna COMO 'g% v'

Entonces, ahora que he discutido los diversos patrones, a continuación en este artículo sobre LIKE en SQL, veamos algunos ejemplos.

Ejemplos de operadores LIKE

Considere la siguiente tabla en la que aplicaremos varias operaciones del operador LIKE.

Q1. Seleccione todos los estudiantes que comiencen con 'a'

SELECCIONE * DE los estudiantes DONDE el nombre del estudiante COMO 'a%'

Salida:

Q2. Seleccione todos los estudiantes cuyo nombre de estudiante termine con 'i'

SELECCIONE * DE los estudiantes DONDE el nombre del estudiante COMO '% i'

Salida:

Q3. Seleccione todos los estudiantes con un nombre de estudiante que tengan 'li' en cualquier posición

SELECCIONE * DE los estudiantes DONDE el nombre del estudiante COMO '% li%'

Salida:

Q4. Seleccione todos los estudiantes con un nombre de estudiante que tenga 'o' en la segunda posición:

SELECCIONE * DE los estudiantes DONDE el nombre del estudiante COMO '_o%'

Salida:

Q5. Seleccione todos los estudiantes con un nombre de estudiante que comience con 'a' y tenga al menos 5 caracteres de longitud

SELECCIONE * DE los estudiantes DONDE el nombre del estudiante COMO 'un ____%'

Salida:

Q6. Seleccione todos los estudiantes con un nombre de estudiante que comience con 's' y termine con 'y'

SELECCIONE * DE los estudiantes DONDE el nombre del estudiante COMO 's% y'

Salida:

Con esto, llegamos al final de este artículo. Espero que haya entendido cómo utilizar la cláusula LIKE para recuperar varios tipos de datos. Si desea obtener más información sobre MySQL y conozca esta base de datos relacional de código abierto, luego consulte nuestra que viene con capacitación en vivo dirigida por un instructor y experiencia en proyectos de la vida real. Esta capacitación lo ayudará a comprender MySQL en profundidad y lo ayudará a dominar el tema.

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