SQL LIKE पैटर्न मिलान: उदाहरणों के साथ एक व्यावहारिक गाइड

मान लीजिए आपके पास एक employees टेबल है और आप वे सभी नाम ढूँढना चाहते हैं जो ‘A’ से शुरू होते हैं:

आप चाहें तो टेबल को मैन्युअली खंगालने में समय लगा सकते हैं। पर जब आपके पास LIKE ऑपरेटर है तो ऐसा क्यों करेंगे?

SELECT DISTINCT
	first_name
FROM employees
WHERE first_name LIKE 'A%'संचालित द्वारा

यहाँ कमाल है क्लॉज़ `WHERE first_name LIKE ‘A%’` में, जिसका अर्थ है “वे सभी first_name ढूँढें जो "A" से शुरू होते हैं और आगे किसी भी संख्या के अक्षरों पर समाप्त होते हैं।” यहाँ A% को मिलान के लिए पैटर्न कहते हैं। 

% LIKE ऑपरेटर के साथ उपयोग करने वाला एकमात्र वाइल्डकार्ड नहीं है। आप अंडरस्कोर चिह्न _ का भी उपयोग कर सकते हैं:

• `%` किसी भी संख्या के अक्षरों से मेल खाता है।
• _ किसी एकल अक्षर से मेल खाता है।

सिंटैक्स याद रखना आसान है। यह बस इतना है:

column_name LIKE patternसंचालित द्वारा

आप LIKE का उपयोग करके तरह-तरह के पैटर्न-मिलान कर सकते हैं। ऐसे करें:

शुरुआती SQL LIKE उदाहरण

नीचे, हमने दिखाया है कि LIKE स्टेटमेंट का व्यावहारिक उपयोग कैसे करें और हमारे सैंपल डेटा सेट के परिणाम क्या हैं। 

1. सटीक स्ट्रिंग मिलान के लिए LIKE का उपयोग करें

यदि आप सटीक स्ट्रिंग मिलान करना चाहते हैं, तो ‘%’ या ‘_’ के बिना LIKE का उपयोग करें

SELECT
    first_name, last_name
FROM employees
WHERE first_name LIKE 'Barry' -- the same as WHERE first_name = ‘Barry’संचालित द्वारा

2. किसी भी संख्या के अक्षरों से मिलाने के लिए ‘%’ का उपयोग करें 

‘%’ किसी भी (यहाँ तक कि शून्य) संख्या के अक्षरों—अंक, वर्णमाला, या प्रतीक—से मेल खा सकता है।

मान लीजिए आप उन सभी कर्मचारियों को ढूँढना चाहते हैं जिनका नाम ‘Adam’ से शुरू होता है; आप पैटर्न ‘Adam%’ का उपयोग कर सकते हैं

SELECT DISTINCT
    first_name
FROM employees
WHERE first_name LIKE 'Adam%'संचालित द्वारा

वे नाम ढूँढने के लिए जो "z" पर समाप्त होते हैं, पैटर्न ‘%z’ आज़माएँ। आप एक ही पैटर्न में कई ‘%’ भी उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप ऐसे नाम ढूँढना चाहते हैं जिनमें "z" शामिल हो, तो ‘%z%’ का उपयोग करें।

3. एक (और केवल एक) अक्षर से मिलाने के लिए ‘_’ का उपयोग करें

हैंगमैन गेम की तरह, अंडरस्कोर चिह्न _ में केवल एक अक्षर की जगह होती है।

Le_n को कितने तरीकों से लिखा जा सकता है? यह पैटर्न "Lexn", "LeAn", "Le3n" या "Le-n" जैसे किसी भी रूप से मेल खाएगा।

SELECT DISTINCT
    first_name
FROM employees
WHERE first_name LIKE 'Le_n'संचालित द्वारा

वो अलग-अलग नाम कौन से हैं जिनमें केवल तीन अक्षर हैं? हम पैटर्न के रूप में लगातार तीन अंडरस्कोर ___ का उपयोग करके पता लगा सकते हैं।

SELECT DISTINCT
    first_name
FROM employees
WHERE first_name LIKE '___'संचालित द्वारा

4. किसी भी पैटर्न से मिलाने के लिए ‘%’ और ‘_’ दोनों का उपयोग करें

बिल्कुल, आप रोचक पैटर्न बनाने के लिए ‘%’ और ‘_’ दोनों का उपयोग कर सकते हैं। 

SELECT DISTINCT
    first_name
FROM employees
WHERE first_name LIKE '%ann_'संचालित द्वारा

पैटर्न ‘%ann_’ उन स्ट्रिंग्स से मेल खाता है जो किसी भी संख्या के अक्षरों से शुरू होती हैं और अंत में "ann" और एक अन्य अक्षर होता है।

5. ऐसा स्ट्रिंग ढूँढने के लिए NOT का उपयोग करें जो पैटर्न से मेल न खाए

यदि आप वे सभी पंक्तियाँ ढूँढना चाहते हैं जो किसी विशिष्ट कसौटी से मेल नहीं खातीं? आप NOT LIKE ऑपरेटर का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, "Staff" के अलावा सभी शीर्षक ढूँढने के लिए, हम यह सिंटैक्स उपयोग कर सकते हैं

`WHERE title NOT LIKE ‘Staff’`संचालित द्वारा

यह ठीक उसी सिंटैक्स के बराबर है

WHERE title != 'Staff'संचालित द्वारा

SELECT DISTINCT
    title
FROM titles
WHERE title NOT LIKE 'Staff'संचालित द्वारा

बिल्कुल, आप हमारे बताए किसी भी पैटर्न के साथ NOT LIKE का उपयोग कर सकते हैं।

SELECT DISTINCT
    title
FROM titles 
WHERE title NOT LIKE '%engineer'संचालित द्वारा

6. केस-इंसेंसिटिव पैटर्न मिलान के लिए LIKE के साथ LOWER (या UPPER) का उपयोग करें

यदि आपको पैटर्न मिलान करना है पर यह निश्चित नहीं कि स्ट्रिंग लोअरकेस, अपरकेस या मिक्स्ड केस में स्टोर है, तो आप निम्न सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं।

LOWER(column_name) LIKE patternसंचालित द्वारा

LOWER() फ़ंक्शन सभी स्ट्रिंग्स को लोअरकेस में लौटा देता है, भले ही वे अपर-, लोअर- या मिक्स्ड केस में स्टोर हों। 

इस सिंटैक्स का उपयोग करते समय, सुनिश्चित करें कि आप पैटर्न को पूरी तरह लोअरकेस में लिखें! नहीं तो आपको कोई मैच नहीं मिल सकता।

आप ऊपर के सिंटैक्स में LOWER की जगह UPPER भी इस्तेमाल कर सकते हैं। ध्यान रहे कि पैटर्न को कैपिटल लेटर्स में लिखें।

`UPPER(column_name) LIKE PATTERN`संचालित द्वारा

उदाहरण के लिए, यह जानने के लिए कि किसी कर्मचारी का नाम "Joanne", "JoAnne", "Joanna" या "JoAnna" है, निम्न में से कोई भी चलाएँ:

SELECT DISTINCT
    first_name
FROM employees
WHERE LOWER(first_name) LIKE 'joann_'संचालित द्वारा

SELECT DISTINCT
    first_name
FROM employees
WHERE UPPER(first_name) LIKE 'JOANN_'संचालित द्वारा

7. OR/AND के साथ कई मानों पर SQL LIKE

आप LIKE सिंटैक्स का उपयोग करके कई शर्तों को भी जोड़ सकते हैं। 

उदाहरण के लिए, एक से अधिक LIKE पैटर्न में से कम से कम एक को संतुष्ट करने वाले परिणाम ढूँढने के लिए OR कंडीशन का उपयोग करें।

SELECT DISTINCT
    first_name
FROM employees
WHERE
first_name LIKE 'Ad_l' OR
first_name LIKE 'Ad_m'संचालित द्वारा

दूसरी ओर, वह स्ट्रिंग ढूँढने के लिए जो कई LIKE शर्तों से मेल खाती हो, AND कीवर्ड का उपयोग करें।

SELECT DISTINCT
    first_name
FROM employees
WHERE
first_name LIKE '%am%' AND
first_name LIKE '%me%'संचालित द्वारा

जब तक कॉलम का प्रकार वैरिएबल-लेंथ कैरेक्टर (varchar) है, LIKE सिंटैक्स को कई कॉलम पर लागू किया जा सकता है। यह जानते हुए हम उन कर्मचारियों के नाम ढूँढ सकते हैं जिनके आद्याक्षर "Z. Z." हैं

SELECT DISTINCT
    first_name, last_name
FROM employees
WHERE
first_name LIKE 'Z%' AND
last_name LIKE 'Z%'संचालित द्वारा

8. SELECT CASE WHEN क्लॉज़ में LIKE का उपयोग 

अब तक, हमने WHERE क्लॉज़ में रिकॉर्ड चुनने की शर्त के रूप में LIKE पर ध्यान दिया है। हम SELECT क्लॉज़ में भी LIKE उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, क्या हम जान सकते हैं कि हमारे डेटाबेस में "Adam" नाम वाले कर्मचारी कितने हैं?

SELECT
    COUNT(CASE WHEN first_name LIKE 'Adam' THEN 1 END) num_employees_adam
FROM employeesसंचालित द्वारा

दूसरी तरफ, "A.Z." आद्याक्षर वाले कर्मचारी कितने हैं?

SELECT
    COUNT(CASE WHEN first_name LIKE 'A%' AND last_name LIKE 'Z%' THEN 1 END) num_employees
FROM employeesसंचालित द्वारा

SQL LIKE में प्रचलित पैटर्न

त्वरित संदर्भ के लिए हमने जिन पैटर्नों पर चर्चा की, उनका सारांश यहाँ है:

SQL LIKE के इंटरमीडिएट उदाहरण

LIKE फ़ंक्शन अलग-अलग SQL फ्लेवर्स (जैसे PostgreSQL, MySQL, Redshift, आदि) में काफी हद तक समान है। हालाँकि, कुछ में LIKE के अतिरिक्त रूपांतर होते हैं जिनका उल्लेख करना उचित है। 

1. ILIKE ऑपरेटर

Redshift और PostgreSQL में उपलब्ध, ILIKE LIKE का केस-इंसेंसिटिव संस्करण है। इस प्रकार, नीचे दी गई सभी क्वेरी समानार्थी हैं।

SELECT
  datacamp ILIKE ‘datacamp’, -- returns TRUE
  DATACAMP ILIKE ‘datacamp’, -- returns TRUE
  Datacamp ILIKE ‘datacamp’, -- returns TRUE
  datacamp ILIKE ‘DataCamp’, -- returns TRUEसंचालित द्वारा

2. वाइल्डकार्ड अक्षरों के रूप में स्क्वायर ब्रैकेट [] और [^] का उपयोग

T-SQL या SQL Server के उपयोगकर्ताओं के पास अधिक जटिल पैटर्न मिलान के लिए अतिरिक्त वाइल्डकार्ड अक्षर होते हैं।

स्क्वायर ब्रैकेट सिंटैक्स [] दिए गए रेंज या सेट में किसी विशेष अक्षर से मेल खाता है। उदाहरण के लिए, निम्न सभी TRUE लौटाएँगे।

SELECT
  ‘Carson’ LIKE ‘[C-K]arson’, -- returns TRUE because C is in the range C-K
  ‘Karson’ LIKE ‘[C-K]arson’, -- returns TRUE because K is in range
  ‘Larson’ LIKE ‘[CKL]arson’, -- returns TRUE because L is in the set [CKL]
  ‘Parson’ LIKE ‘[C-K]arson’ -- returns FALSE because P is out of rangeसंचालित द्वारा

स्क्वायर-ब्रैकेट में कैरेट [^] वाइल्डकार्ड किसी भी एकल अक्षर से मेल खाता है जो निर्दिष्ट रेंज या सेट में नहीं है। क्या आप देख सकते हैं कि निम्न परिणाम ऐसे क्यों हैं? 

SELECT
  ‘Carson’ LIKE ‘[^C-K]arson’ -- returns FALSE 
  ‘Parson’ LIKE ‘[^C-K]arson’ -- returns TRUEसंचालित द्वारा

यहाँ, क्योंकि "C" [C-K] रेंज के भीतर है, पैटर्न ‘C’ [^C-K] से मेल नहीं खाएगा। इस प्रकार, "Carson" [^C-K]arson से मेल नहीं खाएगा, लेकिन "Parson" मेल खाएगा।

3. RLIKE ऑपरेटर

MySQL में उपलब्ध RLIKE ऑपरेटर पैटर्न में रेगुलर एक्सप्रेशन (RegEx) को पहचानता है। RegEx उन्नत पैटर्न मिलान के लिए शक्तिशाली और बहुमुखी टूल है। 

यदि आपके SQL फ्लेवर में RLIKE सपोर्ट है, तो RegEx की बुनियादी समझ होना फायदेमंद है। आप हमारे Regular Expressions in Python कोर्स से RegEx के बारे में और जान सकते हैं।

SELECT DISTINCT
    first_name
FROM employees
WHERE first_name RLIKE 'Susann[a-e]'संचालित द्वारा

4. ‘~~’ ऑपरेटर

PostgreSQL में, ‘~~’ LIKE के पूरी तरह समानार्थी है। ILIKE, NOT LIKE, और NOT ILIKE के समकक्ष भी मौजूद हैं।

समस्या निवारण: LIKE के साथ आम त्रुटियाँ और गलितयां

LIKE का उपयोग करते समय आपको जिन सामान्य त्रुटियों का सामना हो सकता है, और उन्हें कैसे ठीक करें:

1. कोई परिणाम नहीं मिला: केस-संवेदनशीलता जाँचें। कुछ SQL बोलियों में, डिफ़ॉल्ट रूप से LIKE केस-सेंसिटिव होता है। केस-इंसेंसिटिव मिलान के लिए LOWER() या (यदि समर्थित हो) ILIKE का उपयोग करें।
2. वाइल्डकार्ड के साथ अप्रत्याशित परिणाम: सुनिश्चित करें कि % और _ सही ढंग से उपयोग किए गए हैं। % किसी भी संख्या के अक्षरों से मेल खाता है, जबकि _ ठीक एक अक्षर से। इनका गलत स्थान पर उपयोग अप्रत्याशित मैच दे सकता है।
3. प्रदर्शन समस्याएँ: यदि आपकी क्वेरी धीमी है, तो पैटर्न में लीडिंग % (जैसे, %pattern) देखें, जो इंडेक्स उपयोग को निष्क्रिय करता है। संभव हो तो पैटर्न को किसी विशिष्ट स्ट्रिंग से शुरू करने के लिए फिर से लिखें। प्रदर्शन पर अधिक जानकारी के लिए नीचे दिए सेक्शन देखें। 
4. SQL इंजेक्शन त्रुटियाँ: यदि आप अपनी क्वेरी में यूज़र इनपुट का उपयोग कर रहे हैं, तो सुनिश्चित करें कि उसे ठीक से पैरामीटराइज़ किया गया है ताकि SQL इंजेक्शन कमजोरियों से बचा जा सके।
5. पैटर्न में विशेष अक्षर: यदि सर्च स्ट्रिंग में % और _ जैसे वाइल्डकार्ड प्रतीकों का आशय लिटरल कैरेक्टर के रूप में है, तो उन्हें एस्केप करना होगा। एस्केप कैरेक्टर निर्धारित करने के लिए अपनी क्वेरी में ESCAPE का उपयोग करें।

WHERE column_name LIKE '50\% OFF' ESCAPE '\'संचालित द्वारा

LIKE ऑपरेटर का उपयोग करते समय प्रदर्शन संबंधी विचार

LIKE ऑपरेटर बढ़िया है, लेकिन बड़े डेटासेट पर उपयोग करने से यह क्वेरी प्रदर्शन को प्रभावित कर सकता है। इसके उपयोग को अनुकूलित करने के लिए ये बातें ध्यान में रखें:

1. इंडेक्स: जब पैटर्न किसी स्थिर स्ट्रिंग से शुरू होता है, जैसे Adam%, तब LIKE सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है क्योंकि डेटाबेस इंडेक्स का उपयोग कर सकता है। हालाँकि, %Adam या %Adam% जैसे पैटर्न फुल टेबल स्कैन की माँग करते हैं, जो बड़े टेबल पर धीमे हो सकते हैं।
2. लीडिंग वाइल्डकार्ड से बचें: % से पैटर्न शुरू करना, जैसे %pattern, इंडेक्स उपयोग को निष्क्रिय कर देता है, क्योंकि डेटाबेस को हर रिकॉर्ड देखना पड़ता है।
3. कोलेशन और केस-इंसेंसिटिव मिलान: केस-इंसेंसिटिव सर्च के लिए कॉलम पर LOWER() या UPPER() जैसी फ़ंक्शंस का उपयोग भी इंडेक्स को अप्रयोज्य बना सकता है। इसके बजाय, सुनिश्चित करें कि डेटाबेस कोलेशन केस-इंसेंसिटिव तुलना के लिए उपयुक्त रूप से सेट है।
4. वैकल्पिक दृष्टिकोण: बड़े डेटासेट के लिए, जटिल या बार-बार होने वाले स्ट्रिंग मिलान में फुल-टेक्स्ट सर्च या डेटाबेस-विशिष्ट सर्च सुविधाओं का उपयोग करें, जैसे PostgreSQL में GIN इंडेक्स या MySQL में FULLTEXT इंडेक्स।
5. चयनात्मक क्वेरी: LIKE ऑपरेटर द्वारा प्रोसेस किए गए डेटा को कम करने के लिए दिनांक रेंज या संख्यात्मक कॉलम जैसे अतिरिक्त फ़िल्टर का उपयोग करें।

LIKE बनाम फुल-टेक्स्ट सर्च

फुल-टेक्स्ट सर्च MySQL, PostgreSQL और SQL Server जैसे डेटाबेस में उपलब्ध है। जहाँ LIKE सीधे पैटर्न मिलान के लिए अच्छा काम करता है, वहीं फुल-टेक्स्ट सर्च अधिक उन्नत टेक्स्ट क्वेरी के लिए बनाया गया है। दोनों दृष्टिकोणों की तुलना ऐसे है:

पैटर्न मिलान से आगे उन्नत स्ट्रिंग ऑपरेशंस के लिए, SQL CONTAINS ट्यूटोरियल देखें।

SQL LIKE का आत्मविश्वास से उपयोग करें

SQL फ़ंक्शंस में महारत डेटा साइंस में सफल होने की कुंजी है, और SQL का LIKE कमांड भी अपवाद नहीं है। SQL पर अच्छी पकड़ आपके एनालिटिक्स की रफ़्तार बढ़ा देगी, इसलिए इसे अच्छी तरह सीखें!

SQL पर और संसाधनों के लिए, अवश्य देखें:

• Introduction to SQL कोर्स
• Intermediate SQL कोर्स
• SQL में WHERE क्लॉज़ का परिचय
• SQL Subquery: एक व्यापक गाइड
• SQL Joins का परिचय
• Learn SQL हब
• SQL बेसिक्स चीट शीट