【PostgreSQL数据分析实战:从数据清洗到可视化全流程】2.4 正则表达式与文本处理(LIKE/REGEXP_MATCHES)

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文章大纲

  • PostgreSQL数据分析实战:正则表达式与文本处理(LIKE/REGEXP_MATCHES)
    • 2.4 正则表达式与文本处理
      • 2.4.1 LIKE运算符:基础模式匹配
        • 1. 语法与通配符
        • 2. 大小写敏感与ESCAPE子句
        • 3. 性能特点
      • 2.4.2 REGEXP_MATCHES函数:正则表达式引擎
        • 1. 语法与核心功能
        • 2. 正则表达式语法示例
        • 3. 高级用法
      • 2.4.3 深度对比:LIKE vs REGEXP_MATCHES
        • 1. 功能对比
        • 2. 性能测试
        • 3. 适用场景建议
      • 2.4.4 实战案例:用户数据清洗
        • 1. 原始数据示例
        • 2. 清洗目标
        • 3. 清洗方案
        • 4. 清洗后结果
      • 2.4.5 最佳实践与性能优化
        • 1. 索引策略
        • 2. 模式优化
        • 3. 性能对比表
      • 2.4.6 总结与扩展
        • 1. 核心工具选择
        • 2. 扩展功能
        • 3. 实践建议

PostgreSQL数据分析实战:正则表达式与文本处理(LIKE/REGEXP_MATCHES)

2.4 正则表达式与文本处理

【PostgreSQL数据分析实战:从数据清洗到可视化全流程】2.4 正则表达式与文本处理(LIKE/REGEXP_MATCHES)_第1张图片

  • 数据清洗和分析中,文本处理是核心环节
  • PostgreSQL提供了 LIKEREGEXP_MATCHES 两种核心工具,分别适用于简单模式匹配和复杂正则表达式场景。
  • 本章将通过具体案例,详细对比两者的语法、功能和性能差异,并结合实际数据展示全流程应用。

2.4.1 LIKE运算符:基础模式匹配

1. 语法与通配符
  • LIKE 运算符支持两种通配符:
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