【実例付】SQLのワイドカードとは?基本から応用まで詳しく解説

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(最終更新月:2023年5月)

✔以下の疑問をお持ちの方へ向けた記事です

「SQLでのワイルドカードとは何で、どのように使うのだろうか?」
「SQLのワイルドカードの使い方を学びたい」
「SQLのワイルドカードの具体的な使用例を見て理解したい」

✔この記事を読むことで得られる知識

  • SQLでのワイルドカードの基本的な使い方
  • ワイルドカードの応用法
  • SQLのワイルドカードを用いた具体的な使用例

この記事では、SQLでのワイルドカードの基本的な使い方から、その応用法まで、具体的な例を交えて詳細に説明します。

ぜひ最後までお読みください。

筆者プロフィール

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【現職】プロダクトマネージャー

【副業】ブログ(月間20万PV)/YouTube/Web・アプリ制作

「プログラミング × ライティング × 営業」の経験を活かし、30後半からのIT系職へシフト。現在はプロダクトマネージャーとして、さまざまな関係者の間に入り奮闘してます。当サイトでは、実際に手を動かせるWebアプリの開発を通じて、プログラミングはもちろん、IT職に必要な情報を提供していきます。

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SQLとワイルドカードの基本

こちらでは、SQLとワイルドカードの基本についてお伝えしていきます。

  • SQLとは?
  • ワイルドカードとは?

SQLとは?

SQL(Structured Query Language)は、リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)の操作に使用される標準的な言語です。

データの検索、追加、更新、削除など、データベースのさまざまな操作をおこなうための命令を提供しています。

ワイルドカードとは?

ワイルドカードとは、一部の文字列を置き換えるための特殊文字です。

部分一致でデータを取得したい場合などに使われます。

主には、LIKE演算子と組み合わせることが多いです。

SQLのLIKE演算子とワイルドカード

こちらでは、SQLのLIKE演算子とワイルドカードについて詳しく解説します。

  • LIKE演算子の基本
  • ワイルドカードの使い方
  • ワイルドカードの使用例

LIKE演算子の基本

LIKE演算子は、SQLにおける文字列の比較演算子のひとつ。

指定したパターンに一致するかどうかを判定するものです。

一部の文字列をワイルドカードとして扱い、部分一致の検索を可能にします。

ワイルドカードの使い方

SQLでは主に二つのワイルドカードが使用されます。

  • パーセント記号(%):任意の文字列
  • アンダースコア(_):任意の一文字

これらを使用して、特定のパターンを持つデータを検索することができます。

ワイルドカードの使用例

appleを含む文字列でも、ワイルドーカードを使用する場所で、一致する文字列が変わってきます。

“apple”で始まるデータを検索

"apple%"

LIKE演算子と組み合わせて使います。

“apple”で終わる任意の文字列

"%apple"

2文字目が”apple”で始まる任意の文字列

"_apple%"

ワイルドカードを使った具体的な検索

こちらでは、ワイルドカードを使った具体的な検索について説明します。

  • 特定の文字列で始まるデータの検索
  • 特定の文字列で終わるデータの検索
  • 特定の文字数のデータの検索
  • 特定の文字列を含むデータの検索

特定の文字列で始まるデータの検索

例えば、”apple%”というパターンを使えば、「apple」で始まる全てのデータを検索できます。

具体的なSQLクエリは以下のとおり。

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE 'apple%';

WHERE句について詳しく知りたい方はこちらをどうぞ。

特定の文字列で終わるデータの検索

“%apple”というパターンを使えば、「apple」で終わる全てのデータを検索できます。

具体的なSQLクエリはこちら。

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%apple';

特定の文字数のデータの検索

ワイルドカードのアンダースコア()は任意の一文字を表します。

“__”などというパターンを使えば、文字数を指定したデータ検索が可能です。

具体的なSQLクエリは以下の通りです。

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '___';

「_」アンダーバーが3つなので、3文字の文字列を検索します。

特定の文字列を含むデータの検索

“%apple%”というパターンを使えば、「apple」を含む全てのデータを検索できます。

以下はその具体例です。

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%apple%';

否定形の「NOT LIKE」の活用

こちらでは、否定形の「NOT LIKE」の活用について解説します。

  • NOT LIKEの基本
  • NOT LIKEの使用例

NOT LIKEの基本

SQLのLIKE演算子には、否定形の「NOT LIKE」も存在します。

これは、指定したパターンに一致しないデータを検索するためのもの。

LIKE演算子と同様に、ワイルドカードを使用することが可能です。

NOT LIKEの使用例

例えば、”apple%”というパターンをNOT LIKE演算子と組み合わせて使うと、「apple」で始まらない全てのデータを検索できます。

具体的なSQLクエリは以下のとおり。

SELECT * FROM table_name WHERE column_name NOT LIKE 'apple%';

同様に、”%apple”や”%apple%”、”_“などのパターンもNOT LIKE演算子で使用できます。

エスケープ文字の利用

こちらでは、エスケープ文字の利用について解説します。

  • エスケープ文字とは?
  • エスケープ文字の使用例

エスケープ文字とは?

エスケープ文字は、文字列中で特殊な意味を持つ文字(ワイルドカードなど)を、普通の文字として扱うために使用します。

SQLではバックスラッシュ()が一般的に使われますが、データベースシステムによっては異なる場合もあります。

エスケープ文字の使用例

例えば、「%apple%」という文字列を検索したい場合、%はワイルドカードと解釈されてしまいます。

しかし、エスケープ文字を使うと、次のように検索可能です。

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '\%apple\%' ESCAPE '\';

このクエリでは、バックスラッシュがエスケープ文字として使われ、%が普通の文字として解釈されます。

大文字・小文字を判別する検索

こちらでは、大文字・小文字を判別する検索について詳しく解説します。

  • 大文字・小文字の基本
  • 大文字・小文字を判別する具体的な方法

大文字・小文字の基本

SQLのLIKE演算子は、一般的に大文字と小文字を区別しません。

しかし、大文字と小文字を区別する検索をおこないたい場合もあります。

その場合は、データベースシステム特有の関数や演算子を使用することが多いです。

大文字・小文字を判別する具体的な方法

MySQLでは、BINARYキーワードを使用して大文字・小文字を区別する検索をおこなえます。

たとえば、’Apple’という文字列だけを検索する場合、以下のようにしましょう。

SELECT * FROM table_name WHERE BINARY column_name = 'Apple';

このクエリでは、’Apple’という文字列だけが検索され、’apple’や’APPLE’は検索されません。

正規表現を用いた複雑な検索

こちらでは、正規表現を用いた複雑な検索について説明します。

  • 正規表現とは?
  • 正規表現とワイルドカードの違い
  • 正規表現の使用例

正規表現とは?

正規表現は、文字列のパターンを表現するための強力な言語です。

SQLにおける正規表現は、特定のパターンを持つデータを検索したり、文字列を置換したりする際に非常に有用な方法といえるでしょう。

正規表現とワイルドカードの違い

正規表現はワイルドカードよりもずっと強力で、複雑なパターンを表現できます。

しかし、その分、理解するのが難しく、間違いを犯しやすいです。

一方、ワイルドカードは簡単に理解することができますが、表現できるパターンは限られています。

正規表現の使用例

以下に、MySQLの正規表現を用いた検索の例を示します。

このクエリは、「a」で始まり、「e」で終わる全てのデータを検索します。

SELECT * FROM table_name WHERE column_name REGEXP '^a.*e$';

ここで、’^a’は’a’で始まる、’.*e$’は’e’で終わる、という意味です。

まとめ

当記事では、以下をご説明しました。

  • SQLのワイルドカードとLIKE演算子の基本
  • 具体的な検索方法
  • 否定形のNOT LIKEの使用
  • エスケープ文字の利用、大文字・小文字を判別する検索
  • 正規表現を用いた複雑な検索

これらの知識は、データベースから必要なデータを効率よく抽出するために必要なものです。

今後はさらに、SQLの他の機能や高度なテクニックについて学んでいきましょう。。

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