文艺风，sql模糊查询中，变量运用的奇妙奥秘究竟何在？，sql模糊查询里，变量如何奏响数据查询的奇妙乐章？，直白风，sql模糊查询时，变量该怎么正确使用呢？，关于sql模糊查询，变量使用的要点有哪些？，悬念风，sql模糊查询，变量背后隐藏着哪些不为人知的技巧？，sql模糊查询中变量的神秘面纱，你能否揭开？

SQL 模糊查询变量详解

一、什么是模糊查询

在数据库查询操作中，模糊查询是一种基于不精确匹配条件的查询方式，它允许使用特殊字符来代表未知或不确定的字符串部分，从而查找与指定模式相匹配的数据记录，这在处理文本数据时非常有用，例如搜索包含特定关键词但具体表述不完全确定的数据。

二、常见的模糊查询运算符

三、模糊查询中的变量使用场景

（一）简单条件查询

当对某个字段的具体内容不完全确定，只知道部分信息时，可以使用模糊查询结合变量来实现动态查询。

DECLARE @keyword VARCHAR(50) = 'pro';
SELECT * FROM products WHERE product_name LIKE '%' + @keyword + '%';

在上述代码中，通过声明变量@keyword 并赋值为 "pro"，然后在查询语句中使用该变量进行模糊匹配，就可以查找product_name 中包含 "pro" 的所有产品记录，这种方式提高了查询的灵活性，可以方便地根据不同的需求修改变量的值来获取不同的查询结果。

（二）多条件组合查询

在一些复杂的业务场景中，可能需要同时满足多个模糊条件进行查询。

DECLARE @color VARCHAR(20) = 'red';
DECLARE @size VARCHAR(10) = 'M';
SELECT * FROM clothes WHERE color LIKE '%' + @color + '%' AND size LIKE '%' + @size + '%';

这里定义了两个变量@color 和@size，分别用于存储要查询的颜色和尺码条件，通过在WHERE 子句中使用这两个变量进行模糊匹配，可以找到颜色包含指定值且尺码也符合要求的衣服记录，这种多条件组合的模糊查询能够更精准地筛选出符合复杂业务规则的数据。

四、模糊查询变量的性能考虑

虽然模糊查询提供了强大的灵活性，但在大规模数据集上可能会对性能产生一定影响，因为模糊查询通常无法利用数据库索引进行高效的全匹配查找，尤其是在使用% 开头的模糊匹配模式时（如LIKE '%keyword%'），数据库可能需要扫描大量的数据行来查找匹配的记录。

为了优化性能，可以采取以下措施：

1、限制查询范围：如果可能，尽量通过其他确定性条件缩小查询的数据范围，然后再应用模糊查询，先按照某个分类字段进行过滤，再在较小的结果集上进行模糊查询。

SELECT * FROM orders WHERE order_date >= '20240101' AND order_details LIKE '%special%';

这样可以先利用order_date 索引快速定位到 2024 年及以后的订单记录，然后再在这些记录中查找order_details 包含 "special" 的订单，减少了需要扫描的数据量。

2、合理设计索引：对于经常需要进行模糊查询的字段，可以考虑创建适当的索引以提高查询性能，不过需要注意的是，对于模糊查询来说，索引的效果相对有限，尤其是前缀模糊匹配（LIKE '%keyword%'）的场景，但对于一些特定的模糊查询模式（如后缀匹配LIKE 'keyword%'），如果能针对该模式创建索引，可能会有一定的性能提升。

五、相关问题与解答

（一）问题：如何在 SQL Server 中使用模糊查询变量查找包含特定数字序列的记录？

解答：

在 SQL Server 中，可以按照以下步骤进行操作：

1、首先声明一个变量来存储要查找的数字序列。

DECLARE @number_sequence NVARCHAR(20) = '123456';

2、然后编写查询语句，使用LIKE 运算符和变量进行模糊匹配，假设要在transactions 表的transaction_id 列中查找包含该数字序列的记录，可以使用如下查询：

SELECT * FROM transactions WHERE CAST(transaction_id AS NVARCHAR(20)) LIKE '%' + @number_sequence + '%';

这里需要将transaction_id 列转换为字符串类型（NVARCHAR），以便与变量进行字符串匹配操作。

（二）问题：在 MySQL 中进行模糊查询时，如果想要忽略大小写，应该如何使用变量实现？

解答：

在 MySQL 中，可以使用LOWER 函数或UPPER 函数将字段值和变量值都转换为小写或大写，然后再进行模糊匹配，从而实现忽略大小写的查询。

1、声明变量并赋值：

SET @keyword = 'Example';

2、编写查询语句进行忽略大小写的模糊查询：

SELECT * FROM my_table WHERE LOWER(my_column) LIKE CONCAT('%', LOWER(@keyword), '%');

或者

SELECT * FROM my_table WHERE UPPER(my_column) LIKE CONCAT('%', UPPER(@keyword), '%');

这里使用了LOWER 函数将my_column 和变量@keyword 都转换为小写，然后使用CONCAT 函数连接百分号和变量值进行模糊匹配；也可以使用UPPER 函数将它们转换为大写来实现相同的功能。