【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
- 在
数据清洗和分析中，文本处理是核心环节。 - PostgreSQL提供了 LIKE 和 REGEXP_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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