SQL怎样实现几多个表的模糊查询？用SELECT吗？

你要把多张表连起来啊

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比如说table1和table2有个共同的属性"name"字段

那就要这么写

select

*

from

table1,table2

where

table1.name=table2.name

如果你要模糊查询的话

(比如顺便来个字段)

select

*

from

table1,table2

where

table1.name=table2.name

and

TABLE1.id

LIKE

'2%'

这样就好了

这里的*可以换成你上面的

你上面的代码没有把几张表连在一起

SQL 怎么实现模糊查询？

在要模糊掉的位置加上一个百分号%就可以实现模糊查询了。

SQL结构：

一：数据查询语言（DQL:Data Query Language）：

其语句，也称为“数据检索语句”，用以从表中获得数据，确定数据怎样在应用程序给出。保留字SELECT是DQL（也是所有SQL）用得最多的动词，其他DQL常用的保留字有WHERE，ORDER BY，GROUP BY和HAVING。这些DQL保留字常与其他类型的SQL语句一起使用。

二：数据操作语言（DML：Data Manipulation Language）：

其语句包括动词INSERT，UPDATE和DELETE。它们分别用于添加，修改和删除表中的行。也称为动作查询语言。

三：事务处理语言（TPL）：

它的语句能确保被DML语句影响的表的所有行及时得以更新。TPL语句包括BEGIN TRANSACTION，COMMIT和ROLLBACK。

四：数据控制语言（DCL）：

它的语句通过GRANT或REVOKE获得许可，确定单个用户和用户组对数据库对象的访问。某些RDBMS可用GRANT或REVOKE控制对表单个列的访问。

五：数据定义语言（DDL）：

其语句包括动词CREATE和DROP。在数据库中创建新表或删除表（CREAT TABLE 或 DROP TABLE）；为表加入索引等。DDL包括许多与人数据库目录中获得数据有关的保留字。它也是动作查询的一部分。

六：指针控制语言（CCL）：

它的语句，像DECLARE CURSOR，FETCH INTO和UPDATE WHERE CURRENT用于对一个或多个表单独行的操作。

sql中的模糊查询(急)

select 员工姓名 from 员工表 where 员工姓名 like 'A*'

是查出所有的吗？就用*号

SQL的有关于参数的模糊查询

如果你的sql是：

select * from goods where(名称 like '%"+textbox1.text+"%')

那要注意：

1。where后面要有空格

2。我没见过用中文作表的字段名的，最好改成英文名

3。textbox1.text先检查是否为null，如果为空要改为空字符串，然后再传入sql

SQL中如何进行模糊查询

CHARINDEX、RIGHT、LEFT

重点说下charindex

返回字符串中指定表达式的起始位置。

语法

CHARINDEX

(

expression1

,

expression2

[

,

start_location

]

)

参数

expression1

一个表达式，其中包含要寻找的字符的次序。expression1

是一个短字符数据类型分类的表达式。

expression2

一个表达式，通常是一个用于搜索指定序列的列。expression2

属于字符串数据类型分类。

start_location

在

expression2

中搜索

expression1

时的起始字符位置。如果没有给定

start_location，而是一个负数或零，则将从

expression2

的起始位置开始搜索。

返回类型

int

注释

如果

expression1

或

expression2

之一属于

Unicode

数据类型（

nvarchar

或

nchar

）而另一个不属于，则将另一个转换为

Unicode

数据类型。

如果

expression1

或

expression2

之一为

NULL

值，则当数据库兼容级别为

70

或更大时，CHARINDEX

返回

NULL

值。当数据库兼容级别为

65

或更小时，CHARINDEX

仅在

expression1

和

expression2

都为

NULL

时返回

NULL

值。

如果在

expression2

内没有找到

expression1，则

CHARINDEX

返回

0。

文章题目：nosql有模糊查询嘛,mysql模糊查询千万数据
文章URL：http://kswjz.com/article/dsejpeh.html