mysql中regexp与rlike是等价的，用于执行比like更强大的正则表达式查询；2. regexp支持复杂模式匹配，如开头^、结尾$、数字[0-9]、单词边界[[:<: regexp style="color:#f60; text-decoration:underline;" title="git" href="https://www.php.cn/zt/15841.html" target="_blank">git:]]提升可读性；综上，regexp是强大但需谨慎使用的文本匹配工具，适合复杂模式筛选。
MySQL使用
REGEXP或其同义词
RLIKE操作符来执行正则表达式查询。这意味着你可以用比
LIKE更强大的模式匹配能力来筛选数据，它在处理那些结构不那么规整，或者需要基于复杂文本规则来定位数据时，简直是数据检索的“瑞士军刀”。
解决方案
在MySQL中，使用正则表达式进行查询的基本语法非常直接：
SELECT * FROM your_table WHERE your_column REGEXP 'your_regex_pattern';
举几个例子，你会发现它比
LIKE灵活太多了：
-
查找以特定字母开头的字符串： 比如，我想找所有名字以“张”开头的人。
SELECT name FROM users WHERE name REGEXP '^张';
这里
^
代表字符串的开始。
-
查找包含数字的字符串： 如果我有一列地址，想找出所有地址里包含数字的记录。
SELECT address FROM orders WHERE address REGEXP '[0-9]'; -- 或者更简洁地用 POSIX 字符类 SELECT address FROM orders WHERE address REGEXP '[[:digit:]]';
[0-9]
匹配任何数字，[[:digit:]]
也是同样的意思。 -
查找特定格式的电话号码（例如，
XXX-XXX-XXXX
）：SELECT phone FROM contacts WHERE phone REGEXP '^[0-9]{3}-[0-9]{3}-[0-9]{4}$';{3}表示匹配前面的模式3次，-
是字面匹配，$
表示字符串的结束。 -
查找包含特定单词但前后不能是字母的记录： 比如，我要找文本中独立的“apple”这个词，而不是“pineapple”。
SELECT text_content FROM articles WHERE text_content REGEXP '[[:<:]]apple[[:>:]]';
[[:<:]]
和[[:>:]]
是单词边界符，确保匹配的是整个单词。
记住，
RLIKE和
REGEXP在MySQL中是完全等价的，用哪个都行。对我来说，
REGEXP读起来更直观一些。
MySQL正则表达式与LIKE操作符有何本质区别？
这个问题，嗯，我觉得是理解MySQL文本查询能力的关键分水岭。
LIKE操作符，用
%和
_这两个通配符，确实能做一些模糊匹配，比如
'张%'（以张开头）或者
'张_'（张后面跟一个字符）。它简单，直观，对于很多基础的模糊查询场景来说，足够了。
但
REGEXP呢？它完全是另一个层面的东西。它背后是一套完整的正则表达式引擎，能理解并执行复杂的模式匹配。
LIKE只能匹配“任意数量字符”或“单个字符”，而
REGEXP可以匹配“任意数字”、“任意字母”、“重复N次”、“在A或B之间选择”、“字符串的开始或结束”、“单词边界”等等。
举个例子，如果我想找出所有包含至少一个大写字母、一个小写字母和一个数字的密码，
LIKE就完全无能为力了。你根本没法用
%和
_来表达这种复杂的逻辑。但用
REGEXP，你可以写成：
SELECT password FROM users WHERE password REGEXP '[A-Z]' AND password REGEXP '[a-z]' AND password REGEXP '[0-9]';
或者，更高级一点，用一个正则表达式完成：
-- 这个例子只是为了说明复杂性，实际密码策略可能更复杂
-- 假设密码必须包含至少一个大写、一个小写、一个数字，且长度在8-16位之间
SELECT password FROM users WHERE password REGEXP '^(?=.*[A-Z])(?=.*[a-z])(?=.*[0-9]).{8,16}$';虽然MySQL的
REGEXP在某些高级特性（如前瞻断言
(?=...)）支持上可能不如Perl兼容正则表达式（PCRE）那么全面，但它依然远超
LIKE的通配符能力。可以说，
LIKE是“点名”，
REGEXP是“画像寻人”。一旦你遇到需要“画像寻人”的场景，
REGEXP就成了不可或缺的工具。
在MySQL中使用正则表达式查询时，常见的性能陷阱有哪些？
说实话，
REGEXP虽然强大，但它有一个相当明显的“阿喀琉斯之踵”——性能。这是我在实际工作中经常需要权衡的地方。
最核心的问题是：REGEXP
查询通常无法有效利用索引。当你执行
WHERE your_column REGEXP 'pattern'时，MySQL数据库引擎往往不得不进行一次全表扫描。这意味着它会逐行检查表中的每一条记录，判断
your_column是否匹配你的正则表达式模式。想象一下，如果你的表有几百万甚至上亿条记录，每一次这样的查询都会让数据库“累”得够呛。
为什么不能用索引呢？因为索引是基于列的特定值或前缀来建立的，它擅长快速定位“等于某个值”或“以某个值开头”的记录。但正则表达式的模式是如此多变和复杂，一个模式可能匹配无数种不同的字符串，数据库很难预先构建一个能快速查找所有匹配项的索引结构。
此外，正则表达式模式本身的复杂性也会影响性能。一个简单的模式，比如
'^abc'，执行起来相对快；但一个非常复杂的、包含大量分组、回溯、或者“或”逻辑的模式，会消耗更多的CPU资源来计算匹配。
那么，如何缓解这些性能问题呢？
-
缩小查询范围： 在使用
REGEXP
之前，尽量先用可以利用索引的条件（比如WHERE id > 1000 AND creation_date > '2023-01-01'
）来过滤掉大部分不相关的记录。这样，REGEXP
就只需要在更小的数据集上工作。 - 数据预处理或标准化： 如果某些数据经常需要进行复杂的正则匹配，考虑在数据入库时就对其进行清洗、提取关键信息，并存储在单独的、可索引的列中。这是一种“空间换时间”的策略。
-
考虑全文索引（Full-Text Index）： 如果你的主要需求是进行大量的文本内容搜索，并且需要匹配单词、短语等，MySQL的全文索引（
FULLTEXT
index）可能是更好的选择。它虽然不是直接支持任意正则表达式，但对于文档搜索场景，性能远超REGEXP
。 - 将正则匹配移到应用层： 对于数据量不是特别巨大，或者对实时性要求不那么高的场景，你可以先从数据库中捞取一个初步过滤后的数据集，然后将正则表达式的匹配逻辑放在应用代码中处理。这能减轻数据库的压力，但会增加网络传输和应用服务器的负载。
总的来说，
REGEXP是一个强力工具，但它不是免费的午餐。用它的时候，你得心里有数，它可能会带来性能开销，并做好相应的优化准备。
如何在MySQL正则表达式中匹配特殊字符或实现更复杂的模式分组？
掌握了基础的
REGEXP用法后，你会很快遇到需要匹配特殊字符或者构建更复杂模式的情况。这就像你学会了基本笔画，现在要开始写字了。
匹配特殊字符： 正则表达式中有很多字符本身就具有特殊含义，比如
.（匹配任意字符）、
*（匹配0次或多次）、
+（匹配1次或多次）、
?（匹配0次或1次）、
^（行首）、
$（行尾）、
[]（字符集）、
()（分组）、
|（或）、
{}（重复次数）等等。如果你想匹配这些字符本身，而不是它们作为元字符的含义，你就需要使用反斜杠\进行转义。
例如：
- 匹配一个实际的点号
.
：\.
- 匹配一个星号
*
：\*
- 匹配一个问号
?
：\?
- 匹配一个反斜杠
\
本身：\\
示例：我想查找所有包含
C++这个字符串的编程语言名称。
SELECT language_name FROM programming_languages WHERE language_name REGEXP 'C\\+\\+';
注意，这里的
\在SQL字符串中也需要转义，所以
\变成了
\\，而
+本身需要转义，所以是
\+，最终变成了
\\+\\+。这个双重转义有时会让人有点晕，但习惯就好。
实现更复杂的模式分组：括号()
是正则表达式中实现分组的关键。它有几个主要用途：
逻辑分组： 将多个模式元素组合成一个单元，然后可以对这个单元应用量词。 例如：匹配连续的两个“ab”字符串：
'(ab){2}'。“或”逻辑： 结合
|
操作符，在括号内表示多个选择之一。 例如：匹配“cat”或“dog”：'(cat|dog)'
。捕获： 括号内的匹配内容会被“捕获”起来，虽然MySQL的
REGEXP_SUBSTR
,REGEXP_REPLACE
,REGEXP_INSTR
等函数在8.0版本才普遍支持，但了解分组的这个特性对理解正则表达式本身很重要。
更高级的模式元素：
-
重复次数：
{n}：精确匹配前一个元素n次。{n,}：匹配前一个元素至少n次。{n,m}：匹配前一个元素n到m次。 例如：匹配一个由4到6位数字组成的邮政编码：'^[0-9]{4,6}$'。
-
字符集：
[abc]
：匹配方括号中的任意一个字符。[a-z]
：匹配a到z之间的任意一个小写字母。[^abc]
：匹配除了方括号中列出的字符之外的任意字符（^
在[]
内表示非）。 例如：查找不包含任何数字的用户名：SELECT username FROM users WHERE username REGEXP '^[^0-9]+$';
-
预定义字符类（POSIX字符类）： MySQL支持一些标准的POSIX字符类，它们用
[[:name:]]
的形式表示，非常方便：[[:digit:]]
：数字 (0-9)，同[0-9]
。[[:alpha:]]
：字母 (a-zA-Z)。[[:alnum:]]
：字母和数字 (a-zA-Z0-9)。[[:space:]]
：空白字符（空格、制表符、换行符等）。[[:upper:]]
：大写字母。[[:lower:]]
：小写字母。 等等。
掌握这些高级特性，你会发现
REGEXP能够处理的数据模式远超你的想象。对我来说，这就像是给数据分析师的工具箱里添了一把万能钥匙，很多看似无序、难以查询的数据，突然间就有了被规整筛选的可能。当然，它需要一些学习曲线，但投入的时间绝对值得。
