MySQLのLIKE演算子とCONCAT関数を使って複数のカラムを横断して同じ値を検索する方法

MySQLでは、LIKE演算子とCONCAT()関数を組み合わせることで、複数のカラムを連結した文字列に対して部分一致検索を行うことができます。これにより、例えば「名前」と「科目」といった別々のフィールドにまたがる値を、1つの条件でまとめて検索できるようになります。

ここでは、実際にテーブルを作成し、複数のカラムにわたる検索を行う手順を具体的なサンプルコードとともに解説します。

サンプルテーブルの作成

まず、学生名と科目を格納するテーブルを作成します。

mysql> create table DemoTable
-> (
-> StudentName varchar(20),
-> StudentSubject varchar(20)
-> );
Query OK, 0 rows affected (0.58 sec)

テストデータの挿入

続いて、INSERT文を使ってレコードを挿入します。同じ名前の学生が複数の科目を受講しているデータを用意しました。

mysql> insert into DemoTable values('John','MySQL');
Query OK, 1 row affected (0.13 sec)
mysql> insert into DemoTable values('Adam','MySQL');
Query OK, 1 row affected (0.09 sec)
mysql> insert into DemoTable values('John','Java');
Query OK, 1 row affected (0.34 sec)
mysql> insert into DemoTable values('Carol','Java');
Query OK, 1 row affected (0.16 sec)
mysql> insert into DemoTable values('John','MongoDB');
Query OK, 1 row affected (0.12 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みましょう。

mysql> select *from DemoTable;

実行結果は以下の通りです。

+-------------+----------------+
| StudentName | StudentSubject |
+-------------+----------------+
| John        | MySQL          |
| Adam        | MySQL          |
| John        | Java           |
| Carol       | Java           |
| John        | MongoDB        |
+-------------+----------------+
5 rows in set (0.00 sec)

LIKE演算子で複数カラムを結合して検索するクエリ

ここからが本題です。CONCAT()関数で「StudentName」と「StudentSubject」の2つのカラムをスペース区切りで連結し、その結果に対してLIKE演算子で「John MySQL」というパターンを検索します。

mysql> select *from DemoTable
-> where concat(StudentName,' ',StudentSubject)
-> like '%John MySQL%';

実行すると、次の出力が得られます。

+-------------+----------------+
| StudentName | StudentSubject |
+-------------+----------------+
| John        | MySQL          |
+-------------+----------------+
1 row in set (0.00 sec)

このように、「John」という名前かつ「MySQL」という科目を持つレコードだけが正しく抽出されました。あくまで「John」単独や「MySQL」単独ではなく、両方のカラムを連結した文字列全体に対するパターンマッチングが行われている点がポイントです。

応用のヒント

連結時の区切り文字（上記の例では半角スペース）は任意に変更できます。また、%ワイルドカードの位置を調整すれば前方一致・後方一致・部分一致など柔軟な検索が可能です。ただし、先頭に%を付ける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、大規模なテーブルでは注意が必要です。