MySQLのTEXT型カラム内から文字列を検索する方法（LIKE句の使い方）

MySQLでは、LIKE句を使用することで、TEXT型などのテキストカラム内に含まれる特定の文字列を簡単に検索できます。

基本構文

select *from yourTableName where yourColumnName like '%anyStringValue%';

ここで重要なのは「%」というワイルドカードです。「%」は任意の0文字以上の文字列を表すため、'%文字列%'と指定すると、その文字列がカラム値のどこかに含まれているレコードをすべて取得できます。

サンプルテーブルの作成

それでは、実際に構文を使ってみましょう。まず、以下のようにTEXT型のカラムを持つテーブルを作成します。

mysql> create table SearchTextDemo
    -> (
    -> BookName TEXT
    -> );
Query OK, 0 rows affected (0.55 sec)

テストデータの挿入

次に、書籍名のデータをいくつか挿入します。

mysql> insert into SearchTextDemo values('Let us C');
Query OK, 1 row affected (0.28 sec)

mysql> insert into SearchTextDemo values('C in Depth');
Query OK, 1 row affected (0.14 sec)

mysql> insert into SearchTextDemo values('C in Depth with Data Structure');
Query OK, 1 row affected (0.18 sec)

mysql> insert into SearchTextDemo values('Introduction to Java');
Query OK, 1 row affected (0.17 sec)

mysql> insert into SearchTextDemo values('Java in Depth');
Query OK, 1 row affected (0.13 sec)

登録データの確認

SELECT文ですべてのレコードを表示して、データが正しく登録されているか確認しましょう。

mysql> select *from SearchTextDemo;

実行結果は以下の通りです。

+--------------------------------+
| BookName                       |
+--------------------------------+
| Let us C                       |
| C in Depth                     |
| C in Depth with Data Structure |
| Introduction to Java           |
| Java in Depth                  |
+--------------------------------+
5 rows in set (0.00 sec)

5件のレコードが正しく登録されていることがわかります。

LIKE句による文字列検索の実行

それでは、「in Depth」という文字列がBookNameカラム内に含まれるレコードを検索してみます。

mysql> select *from SearchTextDemo where BookName like '%in Depth%';

実行結果は以下の通りです。

+--------------------------------+
| BookName                       |
+--------------------------------+
| C in Depth                     |
| C in Depth with Data Structure |
| Java in Depth                  |
+--------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

結果の解説

上記の出力結果を見ると、TEXT型の「BookName」カラムから「in Depth」という文字列を含む3件のレコードが抽出されています。このように、LIKE句と「%」ワイルドカードを組み合わせることで、部分一致検索を手軽に行うことができます。

なお、大文字・小文字を区別せずに検索したい場合は照合順序（COLLATE）の設定によりますが、デフォルト設定の多くでは区別されません。厳密に区別したい場合は BINARY キーワードを使用してください。また、大量のデータを対象に頻繁な部分一致検索を行う場合は、パフォーマンスを考慮してフルテキストインデックス（FULLTEXT INDEX）の利用も検討するとよいでしょう。