Postgresql регулярные выражения: PostgreSQL : Документация: 9.5: 9.7. Поиск по шаблону : Компания Postgres Professional

Применение регулярных выражений для обработки данных / Хабр

История создания регулярных выражений берет свое начало с 1942 года. В то время Уолтер Питтс — американский логик, работавший, в основном, в области когнитивной психологии, работал  с известным физиологом Уорреном МакКаллоком. Основой их работы были труды связанные с теоретическим построением нейронных сетей. Немного позже, американский математик Стивен Клини изучал события в сетях МакКаллока-Питтса и предложил способ описания таких событий при помощи языка регулярных выражений.

Работа Клини вышла в середине 50-х годов двадцатого века. Научные труды были бы забыты, но американский программист Кен Томпсон в конце 60-х годов обнаружил, что регулярные выражения можно использовать для задания шаблонов поиска строк в длинных текстах. Смысл поиска заключается в том, что регулярное выражения преобразуется в конечный автомат, который производит поиск строк, которые должны соответствовать определенным шаблонам. Для построения конечного автомата Томпсон придумал специальный алгоритм, который сейчас носит название «построение Томпсона». Таким образом Кен Томпсон смог принести в мир стандарт для задания поисковых шаблонов.

Сами по себе, регулярные выражения есть ни что иное, как текстовый шаблон, который соответствует какому-то тексту. В трудах Джеффри Фридла пишется, что: «Регулярные выражения— это мощнейший инструмент, хорошо известный программистам. Однако он может быть полезен не только программистам, но и всем людям, работающим с кодом или простым текстом». При использовании регулярных выражений человеку придется работать с литералами и метасимволами. Это два существенно различающихся по своей сущности понятия. Литералы – это обычные символы, т.е. при записи в строках регулярного выражения они интерпретируются так, как они записаны. Примером литералов в регулярных выражениях может быть любая буквенная последовательность. В свою очередь, метасимволы интерпретируются при поиске особым образом. Примером может служить символ «*», который задает последовательность любого количества литералов.

В настоящее время регулярные выражения применяются в достаточно разнообразных задачах, например:

• проверка правильности введенных данных на сайте( правильно ли пользователь ввёл email или ip-адрес)

• разбирать большой текст на кусочки (выбирать данные из большого лога)

• делать замены по шаблону

• решать задачи в SQL

Синтаксис регулярных выражений относительно прост и имеет формальный синтаксис следующего вида:

[разделитель][шаблон][разделитель][модификатор]

В роли разделителя выступает любой символ, но по традиции им выступает знак «/». Важно, чтобы шаблон начинался и заканчивался одним и тем же разделителем. В конце выражений идут модификаторы, их служба нужна, чтобы менять логику работы шаблонов.

Рассмотрим простой пример регулярного выражения вида: /Лег на руку/ugi. В данном примере:

/ — начальный символ-разделитель

Лег на руку – шаблон поиска

/ — конечный символ-разделитель

Ugi – модификаторы ( UTF-8, global, case insensitive)

Как говорилось выше, регулярные выражения могут применяться и для решения задач SQL. На практике не все специалисты применяют регулярные выражения для решения поставленных задач в SQL, тем самым усложняя себе работу. Разберем на примерах как регулярные выражения могут применяться для обработки данных. В наших примерах мы прибегнем к использованию функции regexp_matches() для сравнения значений в ячейках с шаблоном, который задается внутри функции.

В первом примере нам требуется посчитать количество гласных букв в каждой ячейке определенного столбца таблицы. Примеры подобного уровня решаются относительно простым и компактным кодом, который мы приведем ниже:

with example_table as (select * from (values (1, 'google'), (2, 'yahoo'), (3, 'bing'), (4, 'rambler'))

as map(id, source_type))

select source_type, count(1) from (

select *, regexp_matches(source_type,'([aeiou])','g') as pattern from example_table ) as t

group by source_type

 

Второй пример будет больше приближен к настоящей практике аналитиков и специалистов, которые в свое работе используют SQL. Во втором примере нам требуется найти все телефонные номера, в которых  присутствуют два или более дефисов. Для решения этой задачи нам потребуется в первом блоке создать тестовую таблицу, а затем считать количество дефисов в каждой ячейке (ячейки, в которых отсутствует дефис, включать в финальную таблицу не будем). После этого, нам потребуется поставить значения True/False относительно условия на количество дефисов. В этом нам может помочь оператор CASE WHEN COUNT (). Код, для решения данного примера будет выглядеть следующим образом:

with example_table as (

  select * from (

    values

    (1, '8931-123-456'),

    (2, '8931123-456'),

    (3, '+7812123456'),

    (4, '8-931-123-42-24')

  )

as map(id, source_type))

select source_type, CASE WHEN COUNT(1) >= 2 THEN 'True' ELSE 'False' END from (

select *, regexp_matches(source_type,'-','g') as pattern from example_table ) as t

GROUP BY 1

В заключении стоит добавить, что владение языком регулярных выражений пригодится не только специалистам, которые в работе используют SQL, но и людям, чья работа тесно связана с компьютерной техникой, ведь область применения регулярных выражений довольно велика. В наше время владение языком регулярных выражений станет полезно даже людям, которые только обучаются поиску информации в Интернете.

[ELMA3] Пример применения регулярных выражений для строковых полей

ELMA3 / ELMA3: Управление бизнес-процессами / Примеры / [ELMA3] Пример применения регулярных выражений для строковых полей

Регулярное выражение – это шаблон, который обработчик регулярных выражений пытается сопоставить с введенным текстом. Шаблон состоит из односимвольных или многосимвольных литералов, операторов или конструкций. С помощью регулярных выражений можно определить, входит ли шаблон регулярного выражения во входной текст.

Прочитать об элементах языка регулярных выражений можно здесь.

В настройках свойства типа Строка на вкладке Дополнительно есть возможность указать регулярное выражение и сообщение об ошибке.

Регулярное выражение – шаблон, с помощью которого будет проверяться корректность введенной строки. В случае несоответствия в веб-приложении может быть выведено сообщение об ошибке, указанное в поле

Сообщение об ошибке. ([1-9]{1}[0-9]{9})?$

Разберем выражение:

1. [1-9]{1} – указывает на то, что первым символом будет любая цифра, кроме 0.
2. [0-9]{9} – позволяет ввести 9 цифр.

Пример: 4951234567

Пример проверки строки на соответствие формату электронной почты

В данном примере регулярное выражение используется для того, чтобы проверить, имеет ли строка допустимый формат адреса электронной почты.

Регулярное выражения для проверки email:

Разберем выражение по частям:

1. ([a-z0-9_-]+\.)* — позволяет ввести:
   1. в [] указан допустимый диапазон символов: символы латинского алфавита от a до z в нижнем регистре, цифры и символы ‘_’ и ‘-’.
   2. квантор ‘+’ после [] означает, что должен быть введен хотя бы один символ из диапазона, указанного в [].
   3. в выражении ‘\.’ ‘\’ является экранирующим символом, и указывает на то, что ‘.’ является не диапазоном любых символов, а метасимволом (т. е. в конце выражения должна присутствовать точка).
   4. ‘*’ в ‘()*’ означает, что все, что находится в () может повторяться 0 или более раз.

Пример: ivan19.ivanovich.

1. [a-z0-9_-]+@[a-z0-9-]+ — позволяет ввести:
   1. символы латинского алфавита от a до z в нижнем регистре, цифры и символы ‘_’ и ‘-’.
   2. квантор ‘+’ после [] означает, что должен быть введен хотя бы один символ из диапазона, указанного в [].
   3. символ ‘@’.
   4. символы латинского алфавита от a до z в нижнем регистре, цифры и символ ‘-’.
   5. квантор ‘+’ после [] означает, что должен быть введен хотя бы один символ из диапазона, указанного в [].

Пример: ivanov2000@example_2000

1. (\.[a-z0-9-]+)* — позволяет ввести:
   1. в выражении ‘\.’ ‘\’ является экранирующим символом, и указывает на то, что ‘.’ является не диапазоном любых символов, а метасимволом (т. е. в начале выражения должна присутствовать точка).
   2. символы латинского алфавита от a до z в нижнем регистре, цифры и символ ‘-’.
   3. квантор ‘+’ после [] означает, что должен быть введен хотя бы один символ из диапазона, указанного в [].
   4. ‘*’ в ‘()*’ означает, что все, что находится в () может повторяться 0 или более раз.

Пример: .example

1. \.[a-z]{2,6} – позволяет ввести:
   1. в выражении ‘\.’ ‘\’ является экранирующим символом, и указывает на то, что ‘.’ является не диапазоном любых символов, а метасимволом (т.е. в начале выражения должна присутствовать точка).
   2. символы латинского алфавита.
   3. в кванторе {} указано допустимое количество символов, в данном случае – от 2 до 6.

Пример: .com

Данный шаблон позволит ввести, например, следующие e-mail адреса:

• [email protected];
• ivan_ivanov@example. \/:*?»<>|+]{1})?$

  Пример:

  • C:\Windows\System32\calc.exe;
  • Z:\test.txt.

  Работа с регулярными выражениями в PostgreSQL

  В этой статье я расскажу об использовании регулярных выражений в базе данных Postgres. Обычные выражения, также известные как RegEx, являются критериями соответствия шаблону, которые могут фильтровать данные на основе шаблона. Он широко используется для сопоставления строковых значений с определенным шаблоном, а затем фильтрации результатов на основе условия. С точки зрения новичка, поначалу эти регулярные выражения могут показаться довольно сложными, однако, когда вы начнете использовать их ежедневно, вы придете к базовой логике, а затем сможете начать писать свои собственные операторы RegEx.

  Что такое регулярные выражения?

  В компьютерной теории часто бывает так, что вам может понадобиться найти некоторый текст в ваших данных, который соответствует фиксированный шаблон. Этот шаблон может быть определен с помощью последовательности символов, которые могут определять конкретный поиск. выражение. Он особенно используется в текстовых манипуляциях и выделениях. Наиболее распространенная реализация этих выражения в SQL — это оператор LIKE, который использует подстановочные знаки для сопоставления шаблонов. Однако оператор LIKE имеет несколько ограничений и выходит за рамки этой статьи. Это подводит нас к более сложному сопоставлению с образцом. оператор под названием TILDE «

  ~ ” оператор. В этой статье мы рассмотрим каждый из регулярных выражения, использующие операторы TILDE. Подробнее о регулярных выражениях читайте на официальном сайте.

  Рисунок 1. Простое выражение RegEx в PostgreSQL

  Как вы можете видеть на рисунке выше, предложение фильтра расширяется с помощью оператора тильды « ~ », а затем последовательности символов, следующих за ним. Давайте теперь узнаем более подробно, как написать это выражение.

  Прежде чем двигаться дальше, я бы посоветовал вам запустить следующий SQL-скрипт в вашей базе данных Postgres, чтобы вы могли используйте запросы, которым мы собираемся следовать в этой статье, и идите вместе со мной.

  https://gist.github.com/aveek22/70df045bd987d58f5e6ff984d43cee87

  Этот скрипт установит набор данных GreaterManchesterCrime в вашу базу данных.

  Запись символов RegEx – Выбор всех записей

  9», а конец отмечен знаком доллара « $ ». Эти два символа помогают нам понять начало и конец выражения. Помимо этих двух, другими важными символами являются комбинация « .* ». Эта комбинация подстановочный знак, который указывает механизму SQL возвращать все, что соответствует. В основном это комбинация « .* ». вернет все строки из таблицы базы данных. Итак, как вы можете видеть на рисунке 1, выражение начинается с тильда «9. *$».

  Рисунок 2. Выбор всех данных с помощью функций Regex

  Выбор строк, начинающихся с символов или цифр

  В большинстве случаев регулярное выражение используется для выбора или сопоставления шаблонов из текстовых или буквенно-цифровых полей. Часто возникает необходимость найти шаблоны в наборе данных, которые начинаются с символа или цифры. Существуют определенные способы определения этого требования в регулярном выражении. Давайте разберемся с обоими подробно.

  • Символы подразделяются на строчные и прописные и, следовательно, могут быть представлены как « [a-z] » или « [A-Z] », в зависимости от типа символа, который вы хотите начать с
  • Для цифр вы можете использовать либо « [0-9] », либо « \d », чтобы соответствовать шаблонам. Здесь, « \d » представляет цифры

  Давайте теперь посмотрим, как мы можем использовать это практически.

  Предположим, мы хотели бы вернуть все те детали преступлений из таблицы, для которых поле CrimeID начинается с символа верхнего регистра. Это утверждение можно записать на языке SQL следующим образом.

  https://gist.github.com/aveek22/af550dddd988cc2e5e5a694a7dbe1fea

  Рисунок 3 – Выбор совпадающих шаблонов в верхнем регистре

  Как видно на рисунке выше, возвращаются все строки, для которых поле CrimeID начинается с прописной буквы. Обратите внимание, как мы использовали « [A-Z] », за которым следует « .* », чтобы выбрать все строки, начинающиеся с прописной буквы, а затем любые.

  Точно так же мы можем изменить критерии фильтрации, чтобы выбирать записи, начинающиеся с цифры, а не с символа. В сделать это можно двумя способами. Давайте рассмотрим каждый из них один за другим.

  https://gist.github.com/aveek22/e5200e8e98754aa6a3f533546e7f9296

  Рисунок 4.

  Выбор CrimeID, который начинается с цифры

  Как вы можете видеть на рисунке выше, мы использовали « [0-9] » вместо символа, как в предыдущий случай, и это возвращает нам все записи, начинающиеся с цифры. Другой альтернативный подход к этому может быть записано с использованием «\d ”набор символов. Здесь « d » также представляет цифры и следовательно, может использоваться для фильтрации записей, начинающихся с цифры. Для этого можно использовать следующий запрос.

  https://gist.github.com/aveek22/8f9cafb61819f3d7ff42bcee30a06de0

  Рисунок 5 – Альтернативный подход к фильтрации данных, начинающихся с цифры

  Выбор строк, начинающихся с двух символов или цифр

  Теперь, когда мы знаем, как выбирать строки, начинающиеся с символа или цифры, мы можем расширить то же самое для написания более сложных SQL-запросов, которые будут выбирать записи, начинающиеся с двух символов или цифр.

  Это действительные требования, и их часто можно комбинировать с другими уникальными парами. В этом разделе мы собираемся написать запросы для следующих трех сценариев.
  • Возвращает записи, начинающиеся с двухсимвольных значений
  • Возвращает записи, начинающиеся с двузначных значений. 9[А-Я]{2}.*$’

  Как видно из шаблонов выше, вы можете повторить шаблон « [A-Z] » дважды или вместо этого также можете установить количество повторений в фигурных скобках. Второй подход гораздо более динамичный и может быть использован для любых целей. необходимое количество повторений. Теперь попробуем это на практике.

  https://gist.github.com/aveek22/f0afad231632e30dec97dd209233f30e

  Рисунок 6 – Выбор записей, начинающихся с двух символов

  Как видно на рисунке выше, все поля CrimeID начинаются с двух символов. Вы также можете попробовать альтернативный подход, чтобы получить аналогичные результаты.

  Давайте теперь сделаем то же самое, но вместо этого мы будем фильтровать записи, начинающиеся с двух цифр. В этом случае мы также будет использовать тот же подход, что и в предыдущем. Мы укажем, сколько раз повторять цифру внутри Фигурные скобки. Вы можете использовать следующий запрос.

  Рисунок 7 – Выбор записей, начинающихся с двух цифр

  На приведенном выше рисунке видно, что все поля CrimeID начинаются с двух цифр. Кроме того, вы также можете использовать « \d » для представления цифр здесь.

  Наконец, давайте рассмотрим, как выбирать записи, для которых CrimeID начинается с символа и цифры. Для этого, мы можем просто добавить идентификатор цифры после идентификатора символа в выражении регулярного выражения. Вы можете использовать следующий запрос для этого.

  https://gist.github.com/aveek22/99e83baba72992ab3eebdd33e0dbe063

  Рисунок 8 – Выбор записей с одним символом и одной цифрой

  Заключение

  В этой статье мы подробно изучили регулярные выражения в базе данных PostgreSQL. Мы поняли, как сопоставлять различные типы шаблонов, включая символы, цифры и специальные символы. Вы можете использовать их в сочетании, чтобы создать индивидуальный шаблон, который вы можете искать в данных. Помимо использования этих шаблонов RegEx, Postgres также поддерживает использование операторов подстановочных знаков с помощью оператора LIKE. Однако оператор LIKE предлагает очень простые функции и может использоваться только для поддержки минимальных требований. В случае, если данные необходимо сопоставить с более сложным шаблоном, идеальным решением будет использование регулярных выражений.

  • Автор
  • Последние сообщения

  Aveek Das

  Aveek — опытный инженер по данным и аналитике, в настоящее время работает в Дублине, Ирландия. Его основные области технических интересов включают SQL Server, SSIS/ETL, SSAS, Python, инструменты для работы с большими данными, такие как Apache Spark, Kafka, и облачные технологии, такие как AWS/Amazon и Azure.

  Он плодовитый автор, опубликовавший более 100 статей в различных технических блогах, включая собственный блог, и частый участник различных технических форумов.

  В свободное время увлекается любительской фотографией, в основном уличными изображениями и натюрмортами. Некоторые проблески его работ можно найти в Instagram. Вы также можете найти его на LinkedIn

  Просмотреть все сообщения от Aveek Das

  Последние сообщения от Aveek Das (посмотреть все)

  Сопоставление с образцом и регулярные выражения в PostgreSQL | by Aveek Das

  Узнайте, как использовать выражения Regex в PostgreSQL

  Изображение с Pexels

  В этой статье я расскажу о сопоставлении с образцом и регулярных выражениях в PostgreSQL. PostgreSQL — это система управления реляционными базами данных с открытым исходным кодом, которая в последние дни приобрела большую популярность. PostgreSQL быстр и легко доступен для установки локально или на популярных облачных платформах, таких как Azure, AWS и т. д. Важным навыком, который необходимо освоить при работе с любой выбранной базой данных, будет изучение и написание SQL-запросов. PostgreSQL также поддерживает собственные запросы ANSI SQL, и новичку довольно легко начать писать запросы для базы данных PostgreSQL.

  Важным аспектом написания запросов является то, что пользователи должны иметь возможность фильтровать и выбирать данные, которые необходимы системе для доступа. Дополнительные или ненужные данные увеличивают пропускную способность и снижают производительность запросов. Таким образом, SQL предлагает предикат фильтра «ГДЕ», с помощью которого пользователи могут фильтровать запрос и выбирать результаты, которые соответствуют только предикату фильтра. Например, если мы хотим выбрать пользователей, которые работают в отделе компьютерных наук, мы напишем запрос SQL следующим образом.

   SELECT * FROM users WHERE Department = ‘Computer Science’ 

  Обратите внимание, что предикат фильтра использует знак равенства (=) и точную фразу, которая должна быть сопоставлена ​​в столбце отдела из таблицы пользователей. Однако в некоторых случаях может потребоваться фильтрация по части точной фразы. Другими словами, может случиться так, что пользователю потребуется отфильтровать все записи, которые будут соответствовать части фразы, но не точно. Например, давайте рассмотрим, что есть два отдела: информатика и вычислительная математика. Теперь запрос для фильтрации обоих этих отделов можно записать следующим образом.

   SELECT * FROM users WHERE Department LIKE ‘Comput%’ 

  Обратите внимание, как оператор LIKE используется в запросе для фильтрации только части точной фразы, за которой следует знак ‘%’. Оператор «%» является оператором подстановки и означает, что после совпадающей фразы можно выбрать что угодно.

  До сих пор мы научились фильтровать запросы с помощью предложения WHERE и сопоставлять шаблоны с помощью оператора LIKE. В случае обычных операций SQL оператор LIKE подходит, но при фильтрации большой базы данных возникают некоторые проблемы с производительностью оператора LIKE. Кроме того, условие фильтрации с оператором LIKE ограничивается поиском шаблонов, включая только подстановочные знаки (%). Чтобы преодолеть это, PostgreSQL предоставляет расширенный способ сопоставления с образцом с использованием регулярных выражений. Регулярные выражения уже давно широко используются в языках программирования, однако использование этих регулярных выражений в операторе SQL делает запрос очень динамичным и лучше работает в больших базах данных. Регулярные выражения в PostgreSQL реализованы с помощью TILDE ( ~ ) и использует «.* » в качестве оператора подстановки.

  Рисунок 1 — Использование регулярных выражений в базе данных PostgreSQL

  Как вы можете видеть на рисунке выше, мы использовали регулярные выражения в PostgreSQL с использованием оператора TILDE ( ~ ) и подстановочного знака ‘.* ’. Этот запрос выберет все записи из таблицы GreaterManchesterCrime с действительным CrimeID . Поскольку условие шаблона является только подстановочным знаком, оно будет извлекать все записи из таблицы. Кроме того, еще один важный момент, который следует учитывать при написании регулярных выражений в PostgreSQL, заключается в том, что оператор сопоставления с образцом всегда начинается с символа «9»..*$”.

  В предыдущем разделе мы узнали, как реализовать регулярное выражение, просто используя оператор подстановки. Теперь мы сделаем шаг вперед и попытаемся получить записи, начинающиеся с символа или цифры для столбца CrimeID.

  В PostgreSQL буквенно-цифровые символы могут сопоставляться с использованием шаблона « [a-z] » или « [A-Z] » в зависимости от случая, который мы пытаемся сопоставить. Здесь важно отметить, что, поскольку PostgreSQL чувствителен к регистру, необходимо указать точный регистр, который мы пытаемся сопоставить в шаблоне. Точно так же для сопоставления цифр мы можем использовать смайлик « 9[A-Z].*$’ Рисунок 2 — Использование регулярных выражений в PostgreSQL — Сопоставление с образцом в верхнем регистре

  Как видно на рисунке выше, поле CrimeID было отфильтровано только теми записями, для которых идентификатор начинается с прописной буквы. [0–9].*$’ Рисунок 3 — Использование регулярных выражений в PostgreSQL — Сопоставление цифр с шаблоном

  Из рисунка выше видно, что только записи с CrimeID, начинающиеся с цифры, были отфильтрованы для соответствия критериям регулярного выражения.

  В предыдущем разделе этой статьи мы увидели, как писать SQL-запросы в PostgreSQL с использованием синтаксиса регулярных выражений и как фильтровать символы и цифры в первой позиции фильтруемой строки. Теперь давайте добавим к требованию дополнительные сложности и отфильтруем записи, которые начинаются с более чем одного символа или цифры в начале. PostgreSQL позволяет очень легко указать количество повторений, просто указав число внутри фигурных скобок. Кроме того, вы также можете повторять один и тот же шаблон символов несколько раз, чтобы соответствовать вашим критериям. Например, мы хотели бы отфильтровать все записи, начинающиеся с двух символов. Этот запрос можно записать следующим образом. 9[A-Z] {2}.*$’ Рисунок 4 — Использование регулярных выражений в PostgreSQL — Повторяющееся сопоставление с образцом в верхнем регистре

  Как вы можете видеть на рисунке выше, мы использовали число в фигурных скобках для обозначения количества просмотров для узора в колонке. Это делает запрос очень динамичным, поскольку вы можете указать любое количество символов, которые вы хотите найти в запросе, и вы получите результат. Точно так же вы можете реализовать ту же логику для повторения числовых значений. В этом случае запрос можно записать следующим образом. 9[0–9]{2}.*$’ Рисунок 5 — Использование регулярных выражений в PostgreSQL — Сопоставление с образцом повторяющихся цифр

  На приведенном выше рисунке показана реализация сопоставления с образцом с использованием регулярных выражений при фильтрации повторяющихся числовых значений.

  В этом заключительном разделе статьи мы собираемся объединить то, что видели до сих пор. Мы собираемся построить запрос и сопоставить шаблон, который отфильтрует записи, начинающиеся с символа, за которыми следует цифра. Чтобы сформировать запрос для этой спецификации, вы можете просто объединить условия для алфавитов и числовых символов в регулярном выражении. Оператор SQL может быть записан следующим образом.