PostGreSql 判断字符串中是否有中文的案例

  
这篇文章主要介绍了PostGreSql 判断字符串中是否有中文的案例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助 。一起跟随小编过来看看吧 。  
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~  
实例  
imos=# select ‘hello’ ~ ‘[\u2e80-\ua4cf]|[\uf900-\ufaff]|[\ufe30-\ufe4f]’;  
 ?column?  
———-  
 f  
(1 row)  
imos=#  
imos=# select ‘hello中国’ ~ ‘[\u2e80-\ua4cf]|[\uf900-\ufaff]|[\ufe30-\ufe4f]’;  
 ?column?  
———-  
 t  
(1 row)  
   
【PostGreSql 判断字符串中是否有中文的案例】补充:PostgreSQL 判断字符串包含的几种方法  
判断字符串包含的几种方法:  
1. position(substring in string):  
postgres=# select strpos(‘abcd’,’aa’);  
 strpos   
——–  
 0  
(1 row)  
postgres=# select strpos(‘abcd’,’ab’);  
 strpos   
——–  
 1  
(1 row)  
postgres=# select strpos(‘abcdab’,’ab’);  
 strpos   
——–  
 1  
(1 row)  
可以看出,如果包含目标字符串,会返回目标字符串笫一次出现的位置,可以根据返回值是否大于0来判断是否包含目标字符串 。  
2. strpos(string, substring):  
该函数的作用是声明子串的位置 。  
postgres=# select ‘abcd’ ~ ‘aa’;  
 ?column?   
———-  
 f  
(1 row)  
postgres=# select ‘abcd’ ~ ‘ab’;  
 ?column?   
———-  
 t  
(1 row)  
postgres=# select ‘abcdab’ ~ ‘ab’;  
 ?column?   
———-  
 t  
(1 row)  
作用与position函数一致 。  
3. 使用正则表达式:  
postgres=# select ‘abcd’ ~ ‘aa’;  
 ?column?   
———-  
 f  
(1 row)  
postgres=# select ‘abcd’ ~ ‘ab’;  
 ?column?   
———-  
 t  
(1 row)  
postgres=# select ‘abcdab’ ~ ‘ab’;  
 ?column?   
———-  
 t  
(1 row)  
4. 使用数组的@>操作符(不能准确判断是否包含):  
postgres=# select regexp_split_to_array(‘abcd’,”) @> array[‘b’,’e’];  
 ?column?   
———-  
 f  
(1 row)  
postgres=# select regexp_split_to_array(‘abcd’,”) @> array[‘a’,’b’];  
 ?column?   
———-  
 t  
(1 row)  
注意下面这些例子:  
postgres=# select regexp_split_to_array(‘abcd’,”) @> array[‘a’,’a’];  
 ?column?   
———-  
 t  
(1 row)  
postgres=# select regexp_split_to_array(‘abcd’,”) @> array[‘a’,’c’];  
 ?column?   
———-  
 t  
(1 row)  
postgres=# select regexp_split_to_array(‘abcd’,”) @> array[‘a’,’c’,’a’,’c’];  
 ?column?   
———-  
 t  
(1 row)  
可以看出,数组的包含操作符判断的时候不管顺序、重复,只要包含了就返回true,在真正使用的时候注意 。  
文章来源:脚本之家  
来源地址:https://www.jb51.net/article/205193.htm  
申请创业报道,分享创业好点子 。,共同探讨创业新机遇!  


特别声明:本站内容均来自网友提供或互联网,仅供参考,请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系,我们将在24小时内删除。