在数据库查询语言中，LIKE子句是一个非常强大的工具，它允许我们使用通配符来进行模糊匹配。通过这个功能，我们可以轻松地查找包含特定模式的数据。但是，不同的数据库系统对LIKE子句的支持程度不同，其中一些系统甚至提供了正则表达式（regex）的支持，这为我们的查询带来了更强大的能力。
正则表达式是什么？
正则表达式是一种描述字符串集的模式。它由一系列字符组成，这些字符定义了一个或多个匹配项。正则表达式通常用于文本搜索和处理，但也可以应用于其他类型的数据，如日期、时间等。在SQL中，正则表达式使得我们能够编写更加复杂和灵活的查询。
SQL LIKE与正则表达式
在不同的数据库系统中，SQL LIKE子句是否支持正则表达式是很重要的一个问题。例如，在MySQL中，可以直接使用类似于Perl regex的一些语法元素，而在PostgreSQL和SQLite等其他系统中，则可能需要额外的手段才能实现类似的功能。
MySQL中的LIKE与正则
MySQL提供了一种特殊形式的LIKE语法，该语法允许你用Perl风格的规律做匹配。这意味着你可以使用括号分组、量词（如*表示任意数量）、断言（如\b表示单词边界）以及许多其他高级概念。
PostgreSQL中的LIKE与扩展
PostgreSQL不直接支持传统意义上的Perl-style regex，但它有一套名为“pattern matching”或者“regular expression-like functions”的函数集合。这包括像~, !~, ~~, 和 !~~这样的操作符，它们分别执行全局、非全局、前向和后向搜索，并且它们接受简单但有限制定的规律作为参数。
SQLite中的LIKE与限制
SQLite没有内置regex引擎，所以不能直接使用标准化格式的问题来进行检索。不过，有一些第三方库，比如sqlite-fts5，可以扩展SQLite以便添加此类功能。此外，虽然没有真正构建到核心代码库内部，但从3.25版本开始，sqlite3 shell命令行客户端自带了一个简易shell-level REGEXP函数，使得用户可以根据其自身需求进一步开发自己的解决方案。
使用案例
下面，我将展示如何利用这些技术来提高你的查询效率并实现更复杂逻辑：
-- 在MySQL中，你可以这样用：
SELECT *
FROM customers
WHERE email REGEXP '^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$';
-- 在PostgreSQL中，你可能会这样做：
SELECT *
FROM customers
WHERE email ~ '[^@]+@[^@]+\.[^\.]+';
-- 在SQLite，您可能需要自己创建一个函数或者脚本。
这些示例展示了如何利用不同的数据库环境下的不同方式来实现相同目的：过滤电子邮件地址，以确保它们符合某种模式。在实际工作场景中，你会发现这种方法极大地增加了你的灵活性，让你能够处理各种各样的数据验证任务，而不是仅限于简单而机械性的检查。
总结
总之，当涉及到SQL LIKE操作时，如果你的目标是进行高级匹配，那么了解并利用每个数据库管理系统所提供的事实上或事实上的"regexp"能力就是至关重要的。如果你正在寻找一种跨平台、一致性的解决方案，那么考虑采用通用的解析器API或转换所有输入以适应特定DBMS所需格式也是值得探讨的话题之一。无论是在学习新技能还是提高现有技能方面，都应该不断地探索新的可能性，并尽力使你的查询变得更加强大和精准。