SQL Server中的通配符
通配符_
"_"号表示任意单个字符,该符号只能匹配一个字符."_"可以放在查询条件的任意位置,且只能代表一个字符.一个汉字只使用一个"_"表示.
例子：
if PATINDEX('%[吖-做]%','需要判断的字符')>0 -- 判断是否有字符
print '有汉字'
else
print '无汉字'
通配符%
"%"符号是字符匹配符,能匹配0个或更多字符的任意长度的字符串.在SQL语句中可以在查询条件的任意位置放置一个%来代表一个任意长度的字符串.在查询条件时也可以放置两个%进行查询,但在查询条件中最好不要连续出现两个%
通配符[]
在模式查询中可以利用"[]"来实现查询一定范围的数据.[]用于指定一定范围内的任何单个字符,包括两端数据
通配符[^]
[^]用来查询不属于指定范围 ([a-f]) 或集合 ([abcdef]) 的任何单个字符。
如:select * from alluser
where username like 'M[^abc]%'
表示从表alluser中查询用户名以M开头,且第二个字符不是a,b,c信息.
ESCAPE子句的模式匹配
可搜索包含一个或多个特殊通配符的字符串。例如，customers 数据库中的 discounts 表可能存储含百分号 (%) 的折扣值。若要搜索作为字符而不是通配符的百分号，必须提供 ESCAPE 关键字和转义符。例如，一个样本数据库包含名为 comment 的列，该列含文本 30%。若要搜索在 comment 列中的任何位置包含字符串 30% 的任何行，请指定由 Where comment LIKE '%30!%%' ESCAPE '!' 组成的 Where 子句。如果不指定 ESCAPE 和转义符，SQL Server 将返回所有含字符串 30 的行。
下例说明如何在 pubs 数据库 titles 表的 notes 列中搜索字符串"50% off when 100 or more copies are purchased"：
Select notes from titles
Where notes LIKE '50%% off when 100 or more copies are purchased'
ESCAPE '%'
escape的主要用途
1.使用 ESCAPE 关键字定义转义符。 在模式中，当转义符置于通配符之前时，该通配符就解释为普通字符。例如，要搜索在任意位置包含字符串 5% 的字符串，请使用： Where ColumnA LIKE '%5/%%' ESCAPE '/'
2.ESCAPE 'escape_character' 允许在字符串中搜索通配符而不是将其作为通配符使用。 escape_character 是放在通配符前表示此特殊用途的字符。
Select * from finances Where description LIKE 'gs_' ESCAPE 'S'
意思就是： 比如，我们要搜索一个字符串 "g_" ,如果直接 like "g_"，那么 "_"的作用就是通配符，而不是字符，结果，我们会查到比如 "ga","gb","gc",
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constraint Example:
1. grammer:
create table [schema.]table
(column datatype [DEFAULT expr]
[column_constraint], ...
[table_constraint] [,......]);
2. example of a column_level constraint:
create table empl ......
(注:outer的意思就是"没有关联上的行"。)
1.cross join 全外连接(笛卡尔乘积)
SELECT A.*, B.* from A FULL OUTER JOIN B ON A.ID = B.ID
2.inner join 内连接(在笛卡尔乘积的结果集中去掉不符合连接条件的行)
SELECT A.* from A INNER JOIN B ON A.ID=B.ID
3.left outer join 左外连接(在inner join的结� ......
WAITFOR
指定触发语句块、存储过程或事务执行的时间、时间间隔或事件。
语法
WAITFOR { DELAY 'time' | TIME
'time' }
参数
DELAY
指示 Microsoft® SQL Server™ 一直等到指定的时间过去，最长可达 24 小时。
'time'
要等待的时间。可以按 datetime 数据可接受的格式指定
time，也可以用局部变量指� ......
普通MySQL运行，数据量和访问量不大的话，是足够快的，但是当数据量和访问量剧增的时候，那么就会明显发现MySQL很慢，甚至down掉，那么就要考虑优化我们的MySQL了。
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