数据库的SQL语句还都是在大学学习的呢，记得当时将数据库语句背的滚瓜烂熟的，这两年在搞iOS开发，对本地化存储使用了数据库语句，无非就是一些使用FMDB增、删、改、查，直到一个哥们面试回来问我一些问题，我才意识到，模糊查询、排序等复杂一点的都在毕业的时候还给老师了。现在把它简单的整理一下。
一、基础篇
1、创建数据表
创建"USER_MEMBER"表，包含两个字段"USER_ID、NAME"
CREATE TABLE IF NOT EXISTS USER_MEMBER(USER_ID TEXT , NAME,TEXT ，AGE TEXT)
2、基本增、删、改、查。
<1>增（数据表新增字段）
INSERT INTO USER_MEMBER(USER_ID,NAME,AGE）values(?,?,?）
<2>删除 （删除表中用户ID为001的数据）
DELETE FROM USER_MEMBER WHERE USER_ID = '001'
<3>改 (将表中用户ID为001的人，年龄修改为25岁)
UPDATE USER_MEMBER SET AGE = '25' WHERE USER_ID = '001'
<4>查 （查询表中年龄为25，名字为李志强的所有用户）
SELECT * FROM USER_MEMBER WHERE AGE = '25' AND NAME = '李志强'
二、增强篇 模糊查询 （主要是LIKE关键字 及通配符的使用）。
1、% ：表示任意0个或多个字符，可匹配任意类型和长度的字符。
<1>查询表中所有姓 '李' 的用户
SELECT * FROM USER_MEMBER WHERE NAME LIKE '李%'
<2>查询表中NAME所有以 '强' 结尾的所有用户
SELECT * FROM USER_MEMBER WHERE NAME LIKE '%强'
<3>查找NAME中包含 '强' 的用户 （例：“李志强”，“李强”， “强哥”）
SELECT * FROM USER_MEMBER WHERE NAME LIKE '%强%'
<4>查找NAME中既有 '李' 、又有 '强' 的用户。（例：“李志强”，@“强志李”，@“强李志”）。
SELECT * FROM USER_MEMBER WHERE NAME LIKE '%李%' AND NAME LIKE '%强%'
2、_ ： 表示任意单个字符,匹配单个任意字符，它常用来限制表达式的字符长度语句。
<1>、查询表中第二个字符为“志”的用户
SELECT * FROM USER_MEMBER WHERE NAME LIKE '_志_'
<2>、查找第三个字符为'强'的用户。
SELECT * FROM USER_MEMBER WHERE NAME LIKE '_ _强';
3、扩展：网上还有一种正则表达式的方法
<1>、[ ]指定一个字符、字符串或范围，要求所匹配对象为它们中的任一个。
SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '[张李王]三'
将找出“张三”、“李三”、“王三”（而不是“张李王三”）；
如： [ ] 内有一系列字符（01234、abcde之类的）则可略写为“0-4”、“a-e”
SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '老[1-9]'
将找出“老1”、“老2”、……、“老9”；
<2>、[^ ] ：其取值和 [] 相同，但它要求所匹配对象为指定字符以外的任一个字符。
比如： SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '[^张李王]三'
将找出不姓“张”、“李”、“王”的“赵三”、“孙三”等；
SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '老[^1-4]';
将排除“老1”到“老4”，寻找“老5”、“老6”、……
三、实用篇（排序）
我在优化IM功能点时遇到过这样一个问题，查看全部群成员（最多可达3000人），如果全部放倒内存中排序非常耗费性能，所以在在数据库中取的话直接排序好之后再拿出来。
1、查询USER_MEMBER表所有数据，按照ID逆序、NAME升旭（a-z）排列，（UPPER，不区分大小写）。
SELECT * FROM USER_MEMBER ORDER BY USER_ID DESC, UPPER(NAME).
2、随机查找表中10条数据
SELECT * FROM USER_MEMBER ORDER BY RAND() LIMIT 10
3、实用sql语句查询出省名以“湖”开头，右边为“436001”所在的市区
SELECT *FROM CITYS WHERE PROVINCE_NAME LIKE ‘湖%’ AND POST_CODE = 436001;
文章在后续还会推出数据库升级、事物操作数据库等，欢迎大家点评。
