转了N多的SQL语句,可是自己用时,却到处是坑啊,啊,啊!!!!!!!!!!!!!!! 想写一个获取表中最新ID值. 上代码 CREATE TABLE department( ID INT PRIMARY KEY NOT NULL, d_code ), d_name ) NOT NULL, d_parentID ); --insert into department values(1,'001','office'); --insert into department values(2,'002'

前言 like.not like在SQL中用于模糊查询,%表示任意个字符,_表示单个任意字符,如果需要在模糊查询中查询这两个通配符,需要用ESCAPE进行转义,如下: select * from table where name like '张/_小%' escape '/'; 这里表明/作为转义符,所以就可以在模糊查询中将通配符作为普通字符来搜索.另外,因为左模糊查询效率低下,一般不推荐在应用中去使用. 除了以上通用的like和not like,在PostgreSQL中还有特殊的操作符用于模糊

前言:   算法的基本特性在前几篇博客中已经做了详细的说明,经过不断的改进优化,到归仓的时候了,也就是说,该算法告一段落,不再更新. 作为最终的解决方案,简要的总结一下算法特性,以方便读者参阅. l 目的:主要用于多条件模糊匹配. l 贪婪特性:返回满足条件尽可能多的记录. l 权重特性:为关键词分配权重,代表关键词的重要性,在不破坏贪婪特性的前提下,返回权重高的记录. l 必要关键词指定特性:在不破坏贪婪特性和权重特性的前提下,返回的结果中必须包含指定的关键词. l 典型应用:问-答系统,例如

需求场景: 目录以jsonb格式存储在数据库表t的chapter字段中,需要菜单路径中包含指定字符串(比如“语文”或者“上学期”)的menu 以下为chapter字段存储json示例: { "menu": { "text": "第一级菜单(语文)>第二级菜单(上学期)>第三级菜单(第一章节)", "menuItem": [ { "root": true, "id": &quo

前匹配模糊 使用B-Tree来加速优化前匹配模糊查询 构造数据 新建一张商品表,插入一千万条数据. create table goods(id int, name varchar); insert into goods select generate_series(1,10000000),md5(random()::varchar); 未建立索引时查询"123%"的商品名字,执行计划显示耗时大约为575ms: explain (analyze,verbose,timing,costs,

语句的执行环境是plsql的sql窗口, 语句的目的是从整个数据库中的所有表判断 不等于某个字段的记录数 . 代码如下: declare s_sql clob:=''; -- 声明一个变量,该变量用于存储查询的sql语句   v_cityCode varchar2(20); -- 每个sql语句执行完的查询结果   code varchar2(20); -- 查询条件   begin -- 开启事务     code :='110112';      for wf in(select table

declare @name nvarchar(50); declare @name_pin nvarchar(50); set @name_pin = '%'+@name +'%' 模糊查询: select   @name = name  from  [DataBase]  where name  like  @name_pin

SQL 模糊查询 在进行数据库查询时,有完整查询和模糊查询之分. 一般模糊查询语句如下: SELECT 字段 FROM 表 WHERE 某字段 Like 条件 其中关于条件,SQL提供了四种匹配模式: 1,% :表示任意0个或多个字符.可匹配任意类型和长度的字符,有些情况下若是中文,请使用两个百分号(%%)表示. 比如 SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '%三%' 将会把u_name为“张三”,“张猫三”.“三脚猫”,“唐三藏”等等有“三”的记录全找出

Python 代码实现模糊查询 1.导语: 模糊匹配可以算是现代编辑器(如 Eclipse 等各种 IDE)的一个必备特性了,它所做的就是根据用户输入的部分内容,猜测用户想要的文件名,并提供一个推荐列表供用户选择. 样例如下: Vim (Ctrl-P) Sublime Text (Cmd-P) '模糊匹配'这是一个极为有用的特性,同时也非常易于实现. 2.问题分析: 我们有一堆字符串(文件名)集合,我们根据用户的输入不断进行过滤,用户的输入可能是字符串的一部分.我们就以下面的集合为例: >>&

欢迎猿类加qq:2318645572,共同学习进步 实际例子: ssm框架:service业务层->dao层->mappers.xml->junit/test测试 1:service业务层(package) @Resource private BooksDao bookDao; public List<Map<String, Object>> Service(String serachtitle, String serachtype) { Map<Strin

在进行数据库查询时,有完整查询和模糊查询之分.一般模糊查询语句如下: SELECT 字段 FROM 表 WHERE 某字段 Like 条件 其中关于条件,SQL提供了四种匹配模式:1,%:表示任意0个或多个字符.可匹配任意类型和长度的字符,有些情况下若是中文,请使用两个百分号(%%)表示.比如 SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '%三%'将会把u_name为"张三","张猫三"."三脚猫","

在进行数据库查询时,有完整查询和模糊查询之分. 一般模糊查询语句如下: SELECT 字段 FROM 表 WHERE 某字段 Like 条件 其中关于条件,SQL提供了四种匹配模式: 1,% :表示任意0个或多个字符.可匹配任意类型和长度的字符,有些情况下若是中文,请使用两个百分号(%%)表示. 比如 SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '%三%' 将会把u_name为"张三","张猫三"."三脚猫",&

在进行数据库查询时,有完整查询和模糊查询之分. SQL模糊查询,使用like比较字,加上SQL里的通配符,请参考以下: 1.LIKE'Mc%' 将搜索以字母 Mc 开头的所有字符串(如 McBadden). 2.LIKE'%inger' 将搜索以字母 inger 结尾的所有字符串(如 Ringer.Stringer). 3.LIKE'%en%' 将搜索在任何位置包含字母 en 的所有字符串(如 Bennet.Green.McBadden). 4.LIKE'_heryl' 将搜索以字母 heryl

0.存储过程开头变量定义 @FBeginDate varchar(10), --单据起始日期 @FEndDate varchar(10), --单据截止日期. @FItemID varchar(50), @FItemID2 varchar(50), @FCust varchar(50), @FCust2 varchar(50), @FStatus varchar(10) @FType varchar(50),  --单据类型@FBillNo varchar(50), --单据编号 1.日期范围查

0.存储过程开头变量定义 ), --单据起始日期 ), --单据截止日期. ), ), ), ), ) @FType varchar(50),  --单据类型@FBillNo varchar(50), --单据编号 1.日期范围查询 and t.FDate>=@FBeginDate and t.FDate<=case when @FEndDate='' then '2100-01-01' else @FEndDate end 2.客户代码范围查询 and t11.FNumber>=@FC

一.未做索引的查询效率 作为对比,先对未索引的查询做测试 EXPLAIN ANALYZE select * from gallery_map where author = '曹志耘'; QUERY PLAN ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Seq Scan on gallery_map (cost=0.

SQL注入,大家都不陌生,是一种常见的攻击方式.攻击者在界面的表单信息或URL上输入一些奇怪的SQL片段(例如“or ‘1’=’1’”这样的语句),有可能入侵参数检验不足的应用程序.所以,在我们的应用中需要做一些工作,来防备这样的攻击方式.在一些安全性要求很高的应用中(比如银行软件),经常使用将SQL语句全部替换为存储过程这样的方式,来防止SQL注入.这当然是一种很安全的方式,但我们平时开发中,可能不需要这种死板的方式. 1.${}模糊查询存在SQL注入的例子:(${}未编译,只是对其进行拼接,

为了防止程序SQL语句错误以及SQL注入,单引号必须经过处理.有2种办法: 1.使用参数,比如SELECT * FROM yourTable WHERE name = @name; 在C#中使用SqlParameter parameter = new SqlParameter("@name", objValue);来添加参数,懒得写SqlDbType这东西了,因为不写也完全可以,只需要参数名和值. 在JAVA中就是用预处理PreparedStatement来添加参数. 2.如果不用参数

  在进行数据库查询时,有完整查询和模糊查询之分. 一般模糊查询语句如下: SELECT 字段 FROM 表 WHERE 某字段 Like 条件 其中关于条件,SQL提供了四种匹配模式: 1,% :表示任意0个或多个字符.可匹配任意类型和长度的字符,有些情况下若是中文,请使用两个百分号(%%)表示. 比如 SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '%三%' 将会把u_name为“张三”,“张猫三”.“三脚猫”,“唐三藏”等等有“三”的记录全找出来. 另外,如

[前言] 今天记录一下Jmeter中JDBC Request和BeanShell PostProcessor的结合使用的方法(SQL模糊查询) [步骤] 1.下载对应数据库的驱动包到jmeter安装目录的lib文件中,并导入到jmeter的测试计划中(楼主的数据库是Postgresql) 2.配置好JDBC Connection Configuration Variable Name:定义变量名称,作用:说明哪个JDBC Request需要引用此配置 Database Connection Co

SQL模糊查询的语法为: “Select column FROM table Where column LIKE 'pattern'”. SQL提供了四种匹配模式: 1. % 表示任意0个或多个字符.如下语句:Select * FROM user Where name LIKE '%三%'; 将会把name为“张三”,“三脚猫”,“唐三藏”等等有“三”的全找出来.%三:表示左匹配.三%:表示右匹配. %三%:表示模糊查询. 2. _ 表示任意单个字符.语句: Select * FROM user