SQLのLIKE句とワイルドカードとは？あいまい検索を使いこなすための完全ガイド

「顧客の名前が『田中』で始まる人を検索したい」「メールアドレスに『gmail.com』を含む人を探したい」「商品コードの3文字目が『A』のものを抽出したい」…。

データベースで検索するとき、完全一致だけでは不便なことがありますよね。

そんなときに便利なのが、SQLのLIKE句とワイルドカードです。

LIKE句を使えば、あいまい検索（部分一致検索）ができるようになります。ワイルドカードを組み合わせることで、「○○で始まる」「○○を含む」「○○で終わる」といった柔軟な検索が可能なんです。

この記事では、SQLのLIKE句とワイルドカードの使い方を、初心者の方にも分かりやすく解説していきます。

LIKE句とは？基本を理解しよう
ワイルドカードの種類と使い方
1. % (パーセント) – 任意の文字列
2. _ (アンダースコア) – 任意の1文字
実践的な検索パターン
実用例：よくある検索シナリオ
エスケープ処理
パフォーマンスへの影響
1. インデックスが効く場合・効かない場合
2. パフォーマンス改善のコツ
データベースごとの違いと注意点
1. 大文字・小文字の区別
2. 正規表現の利用
ベストプラクティスと注意点
実践演習問題
1. 問題1：基本的な検索
2. 問題2：複雑な検索
まとめ

LIKE句とは？基本を理解しよう

まずは、LIKE句がどういうものなのか見ていきましょう。

LIKE句の役割

LIKE句は、文字列のパターンマッチング（パターン照合）を行うためのSQL構文です。

パターンマッチングというのは、指定したパターン（型）に合う文字列を探すことですね。

基本的な構文

LIKE句は、WHERE句の中で使います。

SELECT 列名
FROM テーブル名
WHERE 列名 LIKE 'パターン';

例

SELECT name
FROM customers
WHERE name LIKE '田中%';

この例では、name列が「田中」で始まる顧客を検索しています。

完全一致との違い

通常の等号（=）は完全一致を意味します。

構文	意味	例
=	完全一致	name = ‘田中太郎’
LIKE	パターン一致	name LIKE ‘田中%’

LIKE句を使うことで、「○○を含む」といった柔軟な検索が可能になるんです。

ワイルドカードの種類と使い方

LIKE句で使える特殊文字を、ワイルドカードと呼びます。

% (パーセント) – 任意の文字列

%（パーセント）は、0文字以上の任意の文字列にマッチします。

使用例

-- 「田中」で始まる
SELECT * FROM customers WHERE name LIKE '田中%';
-- 結果：田中太郎、田中花子、田中など

-- 「田中」で終わる
SELECT * FROM customers WHERE name LIKE '%田中';
-- 結果：山田田中、佐藤田中など

-- 「田中」を含む
SELECT * FROM customers WHERE name LIKE '%田中%';
-- 結果：田中太郎、山田田中、佐藤田中花子など

-- 「田中」と「太郎」を含む（順不同）
SELECT * FROM customers WHERE name LIKE '%田中%' AND name LIKE '%太郎%';

%の意味

0文字：「田中」そのものもマッチ
1文字以上：「田中太郎」「田中花子」などもマッチ

_ (アンダースコア) – 任意の1文字

_（アンダースコア）は、ちょうど1文字の任意の文字にマッチします。

使用例

-- 「田中」の後に1文字だけある
SELECT * FROM customers WHERE name LIKE '田中_';
-- 結果：田中太、田中花など（1文字のみ）

-- 「田中」の後に2文字ある
SELECT * FROM customers WHERE name LIKE '田中__';
-- 結果：田中太郎、田中花子など（2文字）

-- 3文字目が「A」の商品コード
SELECT * FROM products WHERE code LIKE '__A%';
-- 結果：12A001、99A999など（3文字目がA）

_と%の違い

ワイルドカード	マッチする文字数	例
%	0文字以上	‘田中%’ → 田中、田中太郎、田中花子
_	ちょうど1文字	‘田中_’ → 田中太、田中花（2文字のみ）

実践的な検索パターン

よく使う検索パターンを、具体例で見ていきましょう。

前方一致検索

指定した文字列で始まるデータを検索します。

-- 「山田」で始まる名前
SELECT * FROM customers WHERE name LIKE '山田%';

-- 「080」で始まる電話番号
SELECT * FROM customers WHERE phone LIKE '080%';

-- 「prod」で始まる商品コード
SELECT * FROM products WHERE code LIKE 'prod%';

使用場面

姓で検索
電話番号のキャリア判定
分類コードでの絞り込み

後方一致検索

指定した文字列で終わるデータを検索します。

-- 「太郎」で終わる名前
SELECT * FROM customers WHERE name LIKE '%太郎';

-- 「@gmail.com」で終わるメールアドレス
SELECT * FROM customers WHERE email LIKE '%@gmail.com';

-- 「.pdf」で終わるファイル名
SELECT * FROM files WHERE filename LIKE '%.pdf';

使用場面

名前の下の名前で検索
ドメインでのフィルタリング
ファイル種別での絞り込み

部分一致検索

文字列のどこかに含まれるデータを検索します。

-- 「東京」を含む住所
SELECT * FROM customers WHERE address LIKE '%東京%';

-- 「manager」を含む役職
SELECT * FROM employees WHERE position LIKE '%manager%';

-- 「sale」を含む商品名
SELECT * FROM products WHERE name LIKE '%sale%';

使用場面

キーワード検索
地域での絞り込み
タグや分類での検索

複数条件の組み合わせ

AND や OR を使って、複雑な検索ができます。

-- 「田中」または「山田」で始まる
SELECT * FROM customers 
WHERE name LIKE '田中%' OR name LIKE '山田%';

-- 「東京」を含み、かつ「区」で終わる
SELECT * FROM customers 
WHERE address LIKE '%東京%' AND address LIKE '%区';

-- 「gmail.com」または「yahoo.co.jp」のメールアドレス
SELECT * FROM customers 
WHERE email LIKE '%@gmail.com' OR email LIKE '%@yahoo.co.jp';

否定形（NOT LIKE）

パターンに一致しないデータを検索します。

-- 「test」を含まない
SELECT * FROM users WHERE username NOT LIKE '%test%';

-- 「080」で始まらない電話番号
SELECT * FROM customers WHERE phone NOT LIKE '080%';

-- 「@gmail.com」で終わらないメールアドレス
SELECT * FROM customers WHERE email NOT LIKE '%@gmail.com';

実用例：よくある検索シナリオ

実際の業務でよく使われる検索パターンを見ていきましょう。

顧客検索

特定の地域に住む顧客を検索

SELECT name, address
FROM customers
WHERE address LIKE '%東京都%';

携帯電話番号のみを抽出

SELECT name, phone
FROM customers
WHERE phone LIKE '080%' 
   OR phone LIKE '090%' 
   OR phone LIKE '070%';

フリーメールを使っている顧客

SELECT name, email
FROM customers
WHERE email LIKE '%@gmail.com'
   OR email LIKE '%@yahoo.co.jp'
   OR email LIKE '%@hotmail.com';

商品検索

セール中の商品（商品名に「sale」を含む）

SELECT product_name, price
FROM products
WHERE product_name LIKE '%sale%' OR product_name LIKE '%セール%';

特定カテゴリの商品コード

商品コードが「A」で始まる場合が家電、「B」で始まる場合が書籍というルールがあるとします。

-- 家電カテゴリ
SELECT * FROM products WHERE code LIKE 'A%';

-- 書籍カテゴリ
SELECT * FROM products WHERE code LIKE 'B%';

ログ分析

エラーログの検索

SELECT log_date, message
FROM system_logs
WHERE message LIKE '%error%' OR message LIKE '%エラー%';

特定のIPアドレス範囲

-- 192.168で始まるローカルIPアドレス
SELECT * FROM access_logs WHERE ip_address LIKE '192.168.%';

エスケープ処理

ワイルドカード文字そのものを検索したいときの処理です。

エスケープが必要な場面

文字列の中に「%」や「_」が実際に含まれている場合、それを検索するにはエスケープが必要です。

例

商品名が「50%オフ」という文字列を検索したい場合、そのまま検索すると誤動作します。

-- これでは「50」の後に任意の文字列がマッチしてしまう
SELECT * FROM products WHERE name LIKE '50%オフ';

ESCAPE句の使い方

ESCAPE句を使って、エスケープ文字を指定します。

基本構文

WHERE 列名 LIKE 'パターン' ESCAPE 'エスケープ文字'

使用例

-- 「%」をエスケープして検索
SELECT * FROM products 
WHERE name LIKE '50\%オフ' ESCAPE '\';

-- 結果：「50%オフ」という文字列にマッチ

エスケープが必要なケース

-- 「_」を含む文字列
SELECT * FROM files 
WHERE filename LIKE 'report\_2024%' ESCAPE '\';
-- 結果：「report_2024.pdf」などにマッチ

-- 「%」を含む文字列
SELECT * FROM products 
WHERE description LIKE '%\%%' ESCAPE '\';
-- 結果：「50%」「10%OFF」などにマッチ

データベースごとのエスケープ文字

データベース	デフォルトのエスケープ文字	変更可能
MySQL	\ （バックスラッシュ）	○
PostgreSQL	なし（ESCAPE句で指定）	○
SQL Server	[ ] （角括弧）または ESCAPE	○
Oracle	なし（ESCAPE句で指定）	○

パフォーマンスへの影響

LIKE句の使い方によっては、検索速度が遅くなることがあります。

インデックスが効く場合・効かない場合

インデックスは、データベースの検索を高速化する仕組みです。

インデックスが効く（高速）

前方一致検索では、インデックスが利用されます。

-- 高速（インデックスが効く）
SELECT * FROM customers WHERE name LIKE '田中%';

インデックスが効かない（低速）

中間一致や後方一致では、インデックスが利用されません。

-- 低速（インデックスが効かない）
SELECT * FROM customers WHERE name LIKE '%田中%';
SELECT * FROM customers WHERE name LIKE '%田中';

パフォーマンス改善のコツ

可能な限り前方一致を使う

-- 遅い
WHERE email LIKE '%@gmail.com'

-- 速い（メールドメインを別カラムに分ける設計）
WHERE domain = 'gmail.com'

LIKE の前に範囲を絞る

-- 絞り込んでからLIKEを使う
SELECT * FROM customers
WHERE created_date >= '2024-01-01'  -- 先に日付で絞る
  AND name LIKE '%田中%';

全文検索インデックスの利用

MySQLやPostgreSQLには、全文検索専用のインデックスがあります。

-- MySQL の全文検索（LIKE より高速）
SELECT * FROM articles
WHERE MATCH(title, content) AGAINST('検索キーワード');

データベースごとの違いと注意点

LIKE句は標準SQLですが、データベースによって細かい違いがあります。

大文字・小文字の区別

MySQL

デフォルトでは大文字小文字を区別しません。

-- MySQL：'ABC' と 'abc' は同じとみなされる
SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'john%';
-- 結果：John, JOHN, john すべてマッチ

大文字小文字を区別したい場合は、BINARY を使います。

SELECT * FROM users WHERE name LIKE BINARY 'John%';
-- 結果：John のみマッチ（john, JOHN はマッチしない）

PostgreSQL

デフォルトで大文字小文字を区別します。

-- PostgreSQL：大文字小文字を区別
SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'John%';
-- 結果：John のみマッチ

-- 区別しない場合は ILIKE を使う
SELECT * FROM users WHERE name ILIKE 'john%';
-- 結果：John, JOHN, john すべてマッチ

SQL Server

照合順序（Collation）の設定によります。

-- 大文字小文字を区別しない照合順序
SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'john%' COLLATE Latin1_General_CI_AS;

-- 大文字小文字を区別する照合順序
SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'john%' COLLATE Latin1_General_CS_AS;

正規表現の利用

一部のデータベースでは、より強力な正規表現が使えます。

MySQL（REGEXP演算子）

-- 数字で始まる
SELECT * FROM products WHERE code REGEXP '^[0-9]';

-- 英字で終わる
SELECT * FROM products WHERE code REGEXP '[a-zA-Z]$';

PostgreSQL（正規表現演算子 ~）

-- 数字のみ
SELECT * FROM users WHERE phone ~ '^[0-9]+$';

-- メールアドレスの形式
SELECT * FROM users WHERE email ~ '^[^@]+@[^@]+\.[^@]+$';

ベストプラクティスと注意点

LIKE句を効果的に使うためのポイントをまとめました。

パフォーマンスを意識する

避けるべきパターン

-- 遅い：両側に%がある
SELECT * FROM large_table WHERE description LIKE '%keyword%';

改善策

前方一致に変更できないか検討
全文検索インデックスの利用
検索専用の列を追加
事前に範囲を絞ってから検索

NULL値の扱い

LIKE句は、NULL値にマッチしません。

-- NULL は何にもマッチしない
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%';
-- NULL の name は結果に含まれない

-- NULL も含めたい場合
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%' OR name IS NULL;

セキュリティへの配慮

ユーザー入力をそのままLIKEパターンに使うのは危険です。

SQLインジェクション対策

-- 危険：ユーザー入力を直接埋め込み
WHERE name LIKE '%" + userInput + "%'

-- 安全：プレースホルダーを使用
WHERE name LIKE ?

アプリケーション側で、適切なエスケープ処理を行いましょう。

可読性の向上

複雑な検索は、コメントを付けると分かりやすくなります。

-- 東京都内の23区に住む顧客
SELECT * FROM customers
WHERE address LIKE '%東京都%'  -- 東京都を含む
  AND (
    address LIKE '%千代田区%'
    OR address LIKE '%中央区%'
    OR address LIKE '%港区%'
    -- ... 他の区
  );

実践演習問題

理解を深めるために、練習問題を用意しました。

問題1：基本的な検索

次の条件に合うSQL文を書いてください。

名前が「佐藤」で始まる顧客
メールアドレスが「co.jp」で終わる顧客
住所に「東京」を含む顧客

解答例

-- 1
SELECT * FROM customers WHERE name LIKE '佐藤%';

-- 2
SELECT * FROM customers WHERE email LIKE '%co.jp';

-- 3
SELECT * FROM customers WHERE address LIKE '%東京%';

問題2：複雑な検索

次の条件に合うSQL文を書いてください。

商品コードが「A」で始まり、3文字目が「1」のもの
電話番号が「080」「090」「070」のいずれかで始まるもの
ファイル名が「report」で始まり「.pdf」で終わるもの

解答例

-- 1
SELECT * FROM products WHERE code LIKE 'A_1%';

-- 2
SELECT * FROM customers 
WHERE phone LIKE '080%' 
   OR phone LIKE '090%' 
   OR phone LIKE '070%';

-- 3
SELECT * FROM files 
WHERE filename LIKE 'report%.pdf';

まとめ

SQLのLIKE句とワイルドカードについて解説してきました。

重要なポイント

LIKE句を使えば、あいまい検索（パターン一致）ができる
%は0文字以上の任意の文字列、_はちょうど1文字にマッチ
前方一致（’○○%’）、後方一致（’%○○’）、部分一致（’%○○%’）が可能
前方一致はインデックスが効くが、後方一致・部分一致は遅い
エスケープ処理で「%」「_」そのものを検索できる
データベースによって大文字小文字の扱いが異なる
パフォーマンスとセキュリティに注意が必要
NOT LIKEで否定形の検索もできる

LIKE句とワイルドカードを使いこなせば、データベース検索の幅が大きく広がります。

まずは前方一致や部分一致から練習して、徐々に複雑な検索パターンにも挑戦してみてください。

実務で必要な柔軟な検索を、効率的に実現できるようになりますよ！

LIKE句とは？基本を理解しよう

LIKE句の役割

基本的な構文

完全一致との違い

ワイルドカードの種類と使い方

% (パーセント) – 任意の文字列

_ (アンダースコア) – 任意の1文字

実践的な検索パターン

前方一致検索

後方一致検索

部分一致検索

複数条件の組み合わせ

否定形（NOT LIKE）

実用例：よくある検索シナリオ

顧客検索

商品検索

ログ分析

エスケープ処理

エスケープが必要な場面

ESCAPE句の使い方

データベースごとのエスケープ文字

パフォーマンスへの影響

インデックスが効く場合・効かない場合

パフォーマンス改善のコツ

データベースごとの違いと注意点

大文字・小文字の区別

正規表現の利用

ベストプラクティスと注意点

パフォーマンスを意識する

NULL値の扱い

セキュリティへの配慮

可読性の向上

実践演習問題

問題1：基本的な検索

問題2：複雑な検索

まとめ

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