Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Простой отрицательный просмотр в Postgres 9.5 не работает

Я пытаюсь сопоставить любую строку, содержащую STORE, когда за ней НЕ следует HOUSE. Я просмотрел этот ответ Postgres Regex Negative Lookahead, но не могу заставить его работать с мой пример.

Вот демонстрация sql, а ниже мой код:

CREATE TABLE table1
    (s character varying)
;

INSERT INTO table1
    (s)
VALUES
    ('FROM THE STORE TO THE HOUSE AND'),
    ('FROM THE HOUSE TO THE STORE AND')
;
select * from table1 where s ~ '(STORE)(?!HOUSE)';

ОБНОВЛЕНИЕ Была неверная ссылка на демо-версию SQL - теперь это исправлено.


Ответы:


1

Ваше регулярное выражение соответствует STORE, только если за ним сразу не следует HOUSE.

Я думаю, вы хотите:

(STORE)((?!HOUSE).)*$

Это будет соответствовать STORE во второй строке вашего примера.

25.10.2018
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..