oracle 正则表达式多项匹配时，相似项有优先级

目录

前言：

 一、正则表达式用法（Regexp_Like为例）

1、语法规则

2、注释

3、实例

二、正则表达式优先级的注意点

三、解决方案

 1、正则表达式过长

 2、替换规则失效

​四、总结 

前言：

Oracle常用正则表达式函数主要以下5个：

REGEXP_LIKE：与LIKE的功能相似；
REGEXP_SUBSTR ：与SUBSTR的功能相似；
REGEXP_INSTR ：与INSTR的功能相似；
REGEXP_REPLACE ：与REPLACE的功能相似；
REGEXP_COUNT ：与COUNT的功能相似；

常用的正则表达式匹配符有以下运算符，本文重点来阐述“|”指定多个选项，容易被忽视的问题。

 一、正则表达式用法（Regexp_Like为例）

Regexp_Like()函数 模糊匹配。

1、语法规则

regexp_like(source_string,pattern[match_parameter])

2、注释

source_string：传入的字符串，可以是常量，也可以是某个值类型为串的列；
pattern：要进行匹配的字符串；
match_parameter：文本量，进一步订制搜索，取值如下：

‘i’ 用于不区分大小写的匹配。
‘c’ 用于区分大小写的匹配。
‘n’ 允许将句点“.”作为通配符来匹配换行符。如果省略该参数，句点将不匹配换行符。
‘m’ 将源串视为多行。即将“^”和“$”分别看做源串中任意位置任意行的开始和结束，而不是看作整个源串的开始或结束。如果省略该参数，源串将被看作一行来处理。
如果取值不属于上述中的某个，将会报错。如果指定了多个互相矛盾的值，将使用最后一个值。如’ic’会被当做’c’处理。
省略该参数时：默认区分大小写、句点不匹配换行符、源串被看作一行。

3、实例

代码：

select   * from (
select  'ABC你好'  reg from dual 
union 
select  'a233'  reg from dual)
where regexp_like(reg,'[0-9]','c')--匹配有数字的字符串

效果：

 解析：

        可以看到正则表达式，通过后面的'[0-9]'的规则来获取我们想要的数据。

二、正则表达式优先级的注意点

        当我们使用REGEXP_REPLACE将多个表达式的数据替换时，这时候我们要考虑替换规则有没有类似项，比如REGEXP_REPLACE（reg,'-BL|-BL1'）即替换掉字符串reg里面包含-BL或者-BL1的字符串，此时如果我们按这种写法REGEXP_REPLACE（reg,'-BL|-BL1'），实际效果是只会替换掉-BL，因为oracle会按照替换规则的顺序来执行，如果满足了第一个条件，后面的就不会再去执行了，这也是为了加快了程序的处理速度，但同时也会造成我们常常忽略的问题。

        好的，我们来看看下面的具体案例吧。

代码：

select reg,  REGEXP_REPLACE（reg,'-BL|-BL1'）reg_replace from (
select 'A_123456D-BL1' reg  FROM dual)

效果：

解析：

        因为正则表达式，默认会按顺序执行，此时正则表达式，-BL满足规则了，就不会执行-BL1了，因此就会得到的结果是对应的REG字符串里面替换后还会多出了一个1。

三、解决方案

        现实情况下，我们往往会有很多替换规则，少则几个，多则好几百，如果我们用replace函数估计要嵌套几百次，估计你会直摇头吧，虽然regexp_replace可以一次性将多个规则写在一起，但是我们还是要注意上述提到的优先级的问题。因此我们需要将相同的部分放到最后，如上面说到的“-BL”此时就能达到我们的需求了。

         扩展：

        我们来看个现实的案例。当面对168个规则时我们会遇到哪些问题。

 1、正则表达式过长

        解决方法：嵌套多个正则表达式 ，像竹笋一样多叠几层即可。

 2、替换规则失效

        出来的数据还是有我们不想要的数据，比如下面的三个批次，我们只想保存一条，如果我们替换规则不当就会造成，这三个字符串替换后还是不相同的，无法达到我们想要的效果。

         解决办法：我们首先将所有的替换规则用EXCEL表例好，然后排好优先级，然后再去修改正则表达式。如图所示我们将规则列好，然后用不同颜色标示优先级。然后再整理表达式。如下图所示小编将最小匹配项的表达式放到最后面了，这样就能达到我们想要的效果了。

四、总结 

         针对复杂的数据分析，首先建议从业务角度去规范，因为虽然技术可以处理，但是历史数据处理成本是巨大，因此一个企业的数据底座搭建，是离不开强标准化的数据治理的，如果你也遇到相同的问题，欢迎点赞收藏和留言讨论。