MySQLで特定の文字列を含む行をSELECTする方法（LIKE句の使い方）

MySQLで特定の文字列を含む行を抽出したい場合は、SELECT文とLIKE句を組み合わせて使用します。この記事では、基本的な構文から実際の使用例まで、わかりやすく解説します。

基本構文

カラム内に指定した文字列が含まれる行を検索するには、以下のような構文を使用します。

SELECT * FROM テーブル名 WHERE カラム名 LIKE '%パターン%';

ここで重要なのが、ワイルドカード「%」です。「%」は0文字以上の任意の文字列を表すため、「'%Jo%'」のように指定すると、文字列の途中に「Jo」が含まれるすべての行にマッチします。

サンプルテーブルの作成

まず、動作確認用のテーブルを作成しましょう。以下のクエリでテーブルを作成できます。

mysql> create table PatternDemo
-> (
-> Id int,
-> Name varchar(100),
-> Age int
-> );
Query OK, 0 rows affected (0.97 sec)

テストデータの挿入

次に、INSERT文を使ってレコードを挿入します。

mysql> insert into PatternDemo values(1,'James',23);
Query OK, 1 row affected (0.11 sec)

mysql> insert into PatternDemo values(2,'Joseph',21);
Query OK, 1 row affected (0.18 sec)

mysql> insert into PatternDemo values(3,'Robert',20);
Query OK, 1 row affected (0.11 sec)

mysql> insert into PatternDemo values(4,'John',26);
Query OK, 1 row affected (0.10 sec)

mysql> insert into PatternDemo values(5,'Richard',24);
Query OK, 1 row affected (0.17 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 PatternDemo;

実行結果は以下の通りです。

+------+---------+------+
| Id   | Name    | Age  |
+------+---------+------+
| 1    | James   | 23   |
| 2    | Joseph  | 21   |
| 3    | Robert  | 20   |
| 4    | John    | 26   |
| 5    | Richard | 24   |
+------+---------+------+
5 rows in set (0.00 sec)

LIKE句で部分一致検索を実行する

それでは、Nameカラムに「Jo」という文字列を含む行だけを抽出してみましょう。以下のクエリを実行します。

mysql> select *from PatternDemo where Name like '%Jo%';

実行結果は以下の通りです。

+------+--------+------+
| Id   | Name   | Age  |
+------+--------+------+
| 2    | Joseph | 21   |
| 4    | John   | 26   |
+------+--------+------+
2 rows in set (0.00 sec)

LIKE句のパターン指定バリエーション

ワイルドカードの配置によって、検索の挙動が変わります。主なパターンは以下の3つです。

• '%文字列%'：前後に任意の文字がある場合にマッチ（中間一致）
• '文字列%'：指定した文字列で始まる場合にマッチ（前方一致）
• '%文字列'：指定した文字列で終わる場合にマッチ（後方一致）

例えば、「'Jo%'」と指定すれば「Joseph」や「John」など「Jo」で始まる名前にのみマッチし、「'%ph'」と指定すれば「Joseph」のように「ph」で終わる名前にマッチします。

まとめ

MySQLで特定の文字列を含む行を検索するには、WHERE句とLIKE句、そしてワイルドカード「%」を活用します。部分一致・前方一致・後方一致を使い分けることで、柔軟な文字列検索が可能になります。なお、大規模なテーブルに対して先頭に「%」を付けた中間一致検索を行うとインデックスが利用されずパフォーマンスが低下する場合があるため、実運用では注意が必要です。