1、可以使用UPDATE语句中的REPLACE函数来删除MySQL一列数据中的某个文字。
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2、导出来用sed之类的工具替换掉在导入，步骤如下：（推荐使用）1）导出表y1的记录。
3、不用正则过滤，入库前用addslashes -- 添加反斜线引用字符串，该字符串为了数据库查询语句等的需要在某些字符前加上了反斜线。如：单引号()、双引号()、反斜线(\)与 NUL(NULL 字符)。
4、通过正则表达式和replace对所有字符a和A进行替换。
基本字符匹配： select name from user where name REGEXP 1000 检索name中包含文本1000的所有行。select name from user where name REGEXP .000 .在正则表达式中表示匹配任意一个字符。
MySQL采用Henry Spencer的正则表达式实施，其目标是符合POSIX 1002。请参见附录C：感谢。MySQL采用了扩展的版本，以支持在SQL语句中与REGEXP操作符一起使用的模式匹配操作。请参见7节，“模式匹配”。
\w是匹配[a-zA-Z0-9] . ？ 匹配一个或者0个前面的字符，* 匹配前面0个或者多个字符。所以这个正则表达式匹配前面具有数字或者字母开头的，中间为word，后面为数字或者字母结尾的字符串。
基本字符匹配： select name from user where name REGEXP 1000 检索name中包含文本1000的所有行。select name from user where name REGEXP .000 .在正则表达式中表示匹配任意一个字符。
正则表达一般是用来判断输入里的特殊符号，例如邮箱合法性判断。你这里数据应该是确定的，直接截串前八位，做个比较就行，没必要用正则。
select * from phone where phonenumber regexp [[：digit：]]{4}$试试看 抱歉，题目没看清楚。
要注意的是：mysql字符串函数 find_in_set(str1，str2)函数是返回str2中str1所在的位置索引，str2必须以，分割开。方法三：多个值模糊查询，使用mysql正则：REGEXP。
如果匹配规则不复杂的话，直接使用 gsname like 宁%就可以了啊。
正则模式：由MySQL提供的模式匹配的其他类型是使用扩展正则表达式。当你对这类模式进行匹配测试时，使用REGEXP和NOT REGEXP操作符（或RLIKE和NOT RLIKE，它们是同义词）。
基本字符匹配： select name from user where name REGEXP 1000 检索name中包含文本1000的所有行。select name from user where name REGEXP .000 .在正则表达式中表示匹配任意一个字符。
\w是匹配[a-zA-Z0-9] . ？ 匹配一个或者0个前面的字符，* 匹配前面0个或者多个字符。所以这个正则表达式匹配前面具有数字或者字母开头的，中间为word，后面为数字或者字母结尾的字符串。
MySQL采用Henry Spencer的正则表达式实施，其目标是符合POSIX 1002。请参见附录C：感谢。MySQL采用了扩展的版本，以支持在SQL语句中与REGEXP操作符一起使用的模式匹配操作。请参见7节，“模式匹配”。
^：头；：尾；[abc123]：abc123中任意字符；{n}：前面的字符出现n次；{n，}：前面的字符至少出现n次。如果没有^或$，任何位置匹配有可以。正则缺省是贪婪的，最小匹配需要用？。你给出的例子结果都对的。
mysql正则表达式匹配以ss开头。python使用正则表达式匹配字符串开头并打印的方法，结合实例形式分析了Python基于正则表达式操作字符串的相关技巧。
亲 你没用频率限制词设定后面的字节，如果你的产品编号字段下，有“半” 、“长” 这样的单个记录，就能匹配到了。
1、正则表达式 [32]1，[32]定义一组字符，它的意思是匹配 3 或匹配 2，也就是「31」或者 「21」都算是匹配的。
2、在索引相同情况下，效率差不多。不过还要经过严格测试才能知道答案。说实话，这两个方法效率都不高，原因是使用正则或者like时，一般情况下，索引会失效。建议使用全文索引。
3、当然是like快，因为正则表达式里面可以匹配的东西太多了，反而会慢下来，当然啦，你数据库不大可能感觉不出来，到大型企业你就可以感觉的出来。一般来说，大型企业的数据库搜索我们都是用索引。
4、重要正则表达式用来描述或者匹配符合规则的字符串。
5、mysql语句中like用法：常见用法：搭配%使用，代表一个或多个字符的通配符，譬如查询字段name中以大开头的数据：搭配使用代表仅仅一个字符的通配符，把上面那条查询语句中的%改为，会发现只能查询出一条数据。
