REGEXP_LIKE (Transact-SQL) Vorschau

2025-06-16

Gilt für: SQL Server 2025 (17.x) Vorschau der Azure SQL-Datenbank azureSQL Managed Instance SQL SQL-Datenbank in Microsoft Fabric

Anmerkung

Als Vorschaufeature unterliegt die in diesem Artikel vorgestellte Technologie ergänzenden Nutzungsbedingungen für Microsoft Azure Previews.

Gibt an, ob das Muster für reguläre Ausdrücke in einer Zeichenfolge übereinstimmt.

REGEXP_LIKE 
     (
      string_expression,
      pattern_expression [, flags ]
     )

REGEXP_LIKE erfordert Datenbankkompatibilitätsebene 170 und höher. Wenn die Kompatibilitätsebene der Datenbank niedriger als 170 ist, REGEXP_LIKE ist sie nicht verfügbar. Andere skalare Funktionen für reguläre Ausdrücke sind auf allen Kompatibilitätsebenen verfügbar.

Sie können die Kompatibilitätsebene in der ansicht sys.databases oder in Datenbankeigenschaften überprüfen. Sie können die Kompatibilitätsebene einer Datenbank mit dem folgenden Befehl ändern:

ALTER DATABASE [DatabaseName] SET COMPATIBILITY_LEVEL = 170;

Argumente

string_expression

Ein Ausdruck einer Zeichenfolge.

Dabei kann es sich um eine Konstante, Variable oder Spalte von Zeichenfolgen handeln.

Datentypen: Char, nchar, varcharoder nvarchar.

Anmerkung

Die REGEXP_LIKE, REGEXP_COUNTund REGEXP_INSTR Funktionen unterstützen LOB-Typen (varchar(max) und nvarchar(max)) bis zu 2 MB für den string_expression-Parameter .

pattern_expression

Muster für reguläre Ausdrücke, das übereinstimmen soll. In der Regel ein Textliteral.

Datentypen: Char, nchar, varcharoder nvarchar. pattern_expression unterstützt eine maximale Zeichenlänge von 8.000 Byte.

Kennzeichnungen

Mindestens ein Zeichen, das die Modifizierer für die Suche nach Übereinstimmungen angibt. Der Typ ist varchar oder Zeichenmit maximal 30 Zeichen.

Beispiel: ims. Der Standardwert ist c. Wenn eine leere Zeichenfolge (' ') angegeben wird, wird sie als Standardwert ('c')behandelt. Geben Sie c oder andere Zeichenausdrücke an. Wenn das Kennzeichen mehrere widersprüchliche Zeichen enthält, verwendet SQL Server das letzte Zeichen.

Wenn Sie z. B. angeben, ic der regex-Wert den Abgleich zwischen Groß- und Kleinschreibung zurückgibt.

Wenn der Wert ein anderes Zeichen als die unter unterstützten Flagwerteenthält, gibt die Abfrage einen Fehler wie im folgenden Beispiel zurück:

Invalid flag provided. '<invalid character>' are not valid flags. Only {c,i,s,m} flags are valid.

Unterstützte Flagwerte

Flagge	Beschreibung
`i`	Groß-/Kleinschreibung wird nicht beachtet (Standard `false`)
`m`	Mehrzeiligen Modus: `^` und `$` Zuordnen der Anfangs-/Endzeile zusätzlich zum Anfangs-/Endtext (Standard `false`)
`s`	Übereinstimmung `.` zulassen `\n` (Standard`false`)
`c`	Groß-/Kleinschreibung beachten (Standard `true`)

Rückgabewert

Boolescher Wert. true oder false.

Bemerkungen

Um die Genauigkeit der Kardinalitätsschätzung für die REGEXP_LIKE Funktion zu verbessern, können Sie die ASSUME_FIXED_MIN_SELECTIVITY_FOR_REGEXP Hinweise und ASSUME_FIXED_MAX_SELECTIVITY_FOR_REGEXP Abfragehinweise verwenden, um die Standardauswahlwerte anzupassen. Weitere Informationen finden Sie unter Abfragehinweise.

Diese Abfragehinweise sind auch in das Feedback der Kardinalitätsschätzung (Cardinality Estimation, CE) integriert. Das CE-Feedbackmodell identifiziert Automatisch Abfragen mithilfe der REGEXP_LIKE Funktion, bei denen es einen signifikanten Unterschied zwischen geschätzter und tatsächlicher Zeilenanzahl gibt. Anschließend wird der entsprechende Auswahlhinweis auf Abfrageebene angewendet, um die Planqualität zu verbessern, ohne dass manuelle Eingaben erforderlich sind.

Um dieses automatische feedbackbasierte Verhalten zu deaktivieren, aktivieren Sie die Ablaufverfolgungskennzeichnung 16268.

Beispiele

Wählen Sie alle Datensätze aus der EMPLOYEES Tabelle aus, in der der Vorname mit A beginnt und mit Y endet.

SELECT * FROM EMPLOYEES WHERE REGEXP_LIKE (FIRST_NAME, '^A.*Y$');

Wählen Sie alle Datensätze aus der tabelle ORDERS aus, in der sich das Bestelldatum im Februar 2020 befindet.

SELECT * FROM ORDERS WHERE REGEXP_LIKE (ORDER_DATE, '2020-02-\d\d');

Wählen Sie alle Datensätze aus der tabelle PRODUCTS aus, in der der Produktname mindestens drei aufeinander folgende Vokale enthält.

SELECT * FROM PRODUCTS WHERE REGEXP_LIKE (PRODUCT_NAME, '[AEIOU]{3,}');

Erstellen Sie die Tabelle "Mitarbeiter" mit CHECK Einschränkungen für Email und Phone_Number Spalten.

DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEES;

CREATE TABLE EMPLOYEES (  
    ID INT IDENTITY(101,1),  
    [Name] VARCHAR(150),  
    Email VARCHAR(320)  
    CHECK (REGEXP_LIKE(Email, '^[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Za-z]{2,}$')),  
    Phone_Number NVARCHAR(20)  
    CHECK (REGEXP_LIKE (Phone_Number, '^(\d{3})-(\d{3})-(\d{4})$'))  
);

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