SQL REGEXP — সম্পূর্ণ ২ ঘন্টার লাইভ ক্লাস নোট

কেন REGEXP — আগে গল্প

১৫ মিনিট

মূল সমস্যা: LIKE দিয়ে starts/ends/contains অনেক সময় যথেষ্ট — কিন্তু জটিল নিয়ম (৩ অক্ষর + ৩ সংখ্যা, A/B/C দিয়ে শুরু, ইত্যাদি) LIKE-এ কঠিন।

গল্প ১ — Email

rahim@gmail.com karim@yahoo.com user123@gmail.com abc@company.bd invalid-email

জিজ্ঞেস করো

শুধু LIKE দিয়ে কি সব ধরনের structure সহজে খুঁজবে?

গল্প ২ — Phone

01712345678 +8801712345678 017-12345678 ABC123

“যেগুলো mobile number-এর মতো দেখতে” — pattern rules লাগে।

গল্প ৩ — Employee ID

EMP + number চাই; HR1001, ABC বাদ।

গল্প ৪ — Product codes

SAM- দিয়ে শুরু + শেষে number।

Exact Search → = Simple Pattern → LIKE Complex Pattern → REGEXP

REGEXP ↓ Pattern Rules ↓ Find Matching Text

Regular Expression কী?

১৫ মিনিট

Regular + Expression = একটা rule/pattern যেটা বলে আমরা কেমন text খুঁজছি।

সিকিউরিটি গার্ডের নিয়ম: “ID EMP দিয়ে শুরু এবং পরে number থাকলে ঢুকতে দাও” — এই নিয়মটাই pattern।

Teacher Tip: আজকে সব regex শেখানোর দরকার নেই — শুধু কয়েকটা প্রতীক + কখন LIKE vs REGEXP।

LIKE vs REGEXP

১৫ মিনিট

LIKE

WHERE name LIKE 'Rah%'

Rah দিয়ে শুরু — সহজ।

জটিল চাহিদা

A বা B দিয়ে শুরু; অথবা ৩ letter + ৩ digit — REGEXP স্বাভাবিক।

Feature	LIKE	REGEXP
Simple pattern	✅	✅
Starts / Ends / Contains	✅	✅
Character rules	Limited	Powerful
Multiple alternatives	Limited	Easy (\|)
Complex validation	Difficult	Better
Regex symbols	❌ (% _)	✅

Basic REGEXP সিনট্যাক্স

১০ মিনিট

SELECT * FROM customers WHERE email REGEXP 'gmail';

SELECT → কী দেখতে চাই? FROM → কোন table? WHERE → ফিল্টার REGEXP → pattern matching 'gmail' → pattern (contains gmail)

MySQL-এ REGEXP / RLIKE একই ধরনের কাজ। ভার্সন/ইঞ্জিনভেদে কিছু পার্থক্য থাকতে পারে — ক্লাসে মূল ধারণাই যথেষ্ট।

Literal, ^ এবং $

২০ মিনিট

Contains — literal

WHERE name REGEXP 'Rah'

Start — ^

WHERE name REGEXP '^A'

^A → Starting position must be A Matches: Ahmed, Anika, Arif

End — $

WHERE name REGEXP 'n$'

n$ → Ending position must be n Matches: Rahman, Hasan, Hossain

Confusion: ^ = শুরু; $ = শেষ। উল্টো করো না।

Character classes [ ]

২০ মিনিট

Pattern	Meaning
`[abc]`	a/b/c-এর যেকোনো একটি
`[0-9]`	যেকোনো digit
`[A-Z]`	uppercase letter
`[a-z]`	lowercase letter

WHERE name REGEXP '^[ABC]' -- A বা B বা C দিয়ে শুরু WHERE employee_id REGEXP '[0-9]' -- ID-তে অন্তত একটা digit আছে

Repetition: * + ? {n} {n,m}

২০ মিনিট

* = zero or more
+ = one or more
? = zero or one
{n} = exactly n
{n,m} = n থেকে m

WHERE code REGEXP '^[A-Z]{3}[0-9]{3}$'

^ → Start [A-Z]{3} → Exactly 3 uppercase letters [0-9]{3} → Exactly 3 digits $ → End

Match

ABC123 XYZ456 EMP001

No match

AB123 ABCD123 ABC12 abc123

. Wildcard

১০ মিনিট

. ≈ যেকোনো একটি character (সাধারণ টেক্সটে)।

WHERE code REGEXP '^A.C$'

ABC AXC A7C

Newline/বিশেষ কেস গভীরে যাব না।

| OR Pattern

১০ মিনিট

WHERE city REGEXP 'Dhaka|Chittagong' WHERE name REGEXP 'Rahim|Karim'

Pattern1 OR Pattern2

বিজনেস প্যাটার্ন উদাহরণ

২০ মিনিট

Names ^A → REGEXP '^A'
Ends n → REGEXP 'n$'
Contains Rah → REGEXP 'Rah'
Starts A/B/C → REGEXP '^[ABC]'
ID has digit → REGEXP '[0-9]'
3 letters + 3 digits → REGEXP '^[A-Z]{3}[0-9]{3}$'
Dhaka|Chittagong → REGEXP 'Dhaka|Chittagong'

SELECT employee_name, employee_code FROM employees WHERE employee_code REGEXP '^[A-Z]{3}[0-9]{3}$';

ব্রেকডাউন: পুরো স্ট্রিং ঠিক ৩ বড় হাতের অক্ষর + ৩ সংখ্যা।

একই সমস্যা — LIKE vs REGEXP

১০ মিনিট

Starts with A:

LIKE

LIKE 'A%'

REGEXP

REGEXP '^A'

Exactly 3 letters + 3 digits → LIKE কঠিন; REGEXP সোজা।

Requirement	LIKE	REGEXP
Starts with A	Easy	Easy
Ends with n	Easy	Easy
Contains Rah	Easy	Easy
A/B/C start	Less convenient	Easy
Exactly 3 letters/digits	Difficult	Easy
Complex structure	Poor fit	Strong fit

সহজ সমস্যায় LIKE; জটিল নিয়মে REGEXP। সবসময় সবচেয়ে সিম্পল টুল বেছে নাও।

Workbench ল্যাব

২০ মিনিট

CREATE DATABASE regexp_demo; USE regexp_demo; CREATE TABLE customers ( customer_id INT, customer_name VARCHAR(80), email VARCHAR(80), phone VARCHAR(30), city VARCHAR(50) ); INSERT INTO customers VALUES (1,'Ahmed','ahmed@gmail.com','01712345678','Dhaka'), (2,'Rahman','r@yahoo.com','+8801812345678','Chittagong'), (3,'Karim','k@gmail.com','017-99999999','Dhaka'), (4,'Salma','s@company.bd','01912345678','Sylhet'), (5,'Anika','a@gmail.com','ABC123','Barisal'), (6,'Hasan','h@outlook.com','01812345678','Dhaka'), (7,'Babu','b@gmail.com','01512345678','Rajshahi'), (8,'Nadia','n@yahoo.com','01612345678','Chittagong'), (9,'Omar','o@gmail.com','01312345678','Dhaka'), (10,'Rafi','invalid-email','01700000000','Sylhet'); CREATE TABLE employees ( employee_id INT, employee_name VARCHAR(80), department VARCHAR(50), employee_code VARCHAR(20) ); INSERT INTO employees VALUES (1,'Arif','IT','EMP001'), (2,'Mitu','HR','EMP002'), (3,'Jamal','Sales','EMPABC'), (4,'Lira','Finance','HR001'), (5,'Shuvo','IT','EMP12'), (6,'Tania','Data','EMP100'), (7,'Imran','IT','ABC'), (8,'Keya','HR','EMP103'), (9,'Anik','Sales','IT2001'), (10,'Farah','Data','EMP204'); CREATE TABLE products ( product_id INT, product_name VARCHAR(80), product_code VARCHAR(20) ); INSERT INTO products VALUES (1,'Phone A','IPHONE-001'), (2,'Phone B','SAM-100'), (3,'Laptop','LAPTOP-500'), (4,'TV','SAM-101'), (5,'Case','ABC'), (6,'Watch','XYZ456'), (7,'Tablet','TAB789'), (8,'Mouse','MSE12');

অনুশীলন কোয়েরি

SELECT * FROM customers WHERE email REGEXP 'gmail'; SELECT * FROM customers WHERE customer_name REGEXP '^A'; SELECT * FROM customers WHERE customer_name REGEXP 'n$'; SELECT * FROM customers WHERE customer_name REGEXP '^[ABC]'; SELECT * FROM employees WHERE employee_code REGEXP '[0-9]'; SELECT * FROM employees WHERE employee_code REGEXP '^[A-Z]{3}[0-9]{3}$'; SELECT * FROM customers WHERE city REGEXP 'Dhaka|Chittagong'; SELECT * FROM products WHERE product_code REGEXP '^[A-Z]{3}[0-9]{3}$'; SELECT * FROM employees WHERE employee_name REGEXP '^A' ORDER BY employee_name LIMIT 5;

REGEXP + অন্যান্য ক্লজ

১০ মিনিট

SELECT * FROM employees WHERE employee_name REGEXP '^A' ORDER BY employee_name; SELECT * FROM employees WHERE employee_name REGEXP '^A' LIMIT 5; SELECT DISTINCT city FROM customers WHERE city REGEXP '^D';

FROM → WHERE+REGEXP → SELECT → DISTINCT → ORDER BY → LIMIT

কমন বিগিনার ভুল

১০ মিনিট

1. REGEXP-এ %

-- ভুল REGEXP '%Rah%' -- ঠিক (contains) REGEXP 'Rah'

% হলো LIKE wildcard — সাধারণ regex নয়।

2. ^ vs $ গুলিয়ে ফেলা

^ শুরু, $ শেষ।

3. * vs +

* = ০ বা বেশি; + = অন্তত ১।

4. Quotes ভুলে যাওয়া

5. সহজ সমস্যায় অতিরিক্ত regex

প্রফেশনালরা সবচেয়ে সিম্পল টুল বেছে নেয় — LIKE যথেষ্ট হলে REGEXP জোর করে না।

6. সব DB এক নয়

MySQL / PostgreSQL / SQL Server regex সাপোর্ট আলাদা হতে পারে।

ইন্ডাস্ট্রি ব্যবহার

৫ মিনিট

ক্ষেত্র	কাজ
Data Quality	Malformed ID খোঁজা
Analytics	Email/phone pattern
E-commerce	Product code সার্চ
HR	Employee ID validate
Finance	Reference pattern
Data Eng	Suspicious records
Data Science	Text EDA
Backend	Structured search

Data Quality কেস স্টাডি

১৫ মিনিট

Valid ID: EMP001 স্টাইল — ৩ letter + ৩ digit। DB-তে মিশ্রণ:

EMP001 EMP002 EMPABC HR001 EMP12 EMP100 ABC

Valid

SELECT * FROM employees WHERE employee_code REGEXP '^[A-Z]{3}[0-9]{3}$';

Invalid (মিলছে না)

SELECT * FROM employees WHERE employee_code NOT REGEXP '^[A-Z]{3}[0-9]{3}$';

Invalid examples: EMPABC, HR001 (letter+digit মিললেও ৩+৩ নয় যদি format আলাদা), EMP12, ABC

ক্লাসরুম অ্যাক্টিভিটি (১২+)

ইন্টারঅ্যাক্টিভ

1. ^A মানে?

A দিয়ে শুরু।

2. n$ মানে?

n দিয়ে শেষ।

3. ^[A-Z]{3}[0-9]{3}$ — ABC123?

মিলবে।

4. একই pattern — AB123?

মিলবে না (২ letter)।

5. ABCD123?

মিলবে না (৪ letter)।

6. abc123?

মিলবে না (lowercase)।

7. LIKE নাকি REGEXP — “Rah দিয়ে শুরু”?

LIKE 'Rah%' যথেষ্ট (বা REGEXP '^Rah')।

8. LIKE নাকি REGEXP — “৩ letter + ৩ digit”?

REGEXP।

9. ভুল: REGEXP '%A%' — কেন?

% LIKE-এর; REGEXP-এ contains হলে শুধু 'A'।

10. Predict: REGEXP 'Dhaka|Sylhet'

দুটোর যেকোনো একটা।

11. Build: EMP + exactly 3 digits

^EMP[0-9]{3}$

12. [0-9] মানে?

যেকোনো এক digit।

Regex Cheat Sheet

রেফারেন্স

Symbol	Meaning	Example idea
`^`	Start	`^A`
`$`	End	`n$`
`.`	Any one char	`A.C`
`[abc]`	One of a/b/c	`^[ABC]`
`[0-9]`	Digit	has number
`[A-Z]`	Upper	code letters
`[a-z]`	Lower	—
`*`	0+	—
`+`	1+	—
`?`	0 or 1	—
`{n}`	Exactly n	`{3}`
`{n,m}`	n to m	`{2,4}`
`\|`	OR	`A\|B`

Pattern building ধাপে ধাপে

১০ মিনিট

Requirement: EMP দিয়ে শুরু + exactly ৩ digit।

Starts with → ^ EMP → EMP Exactly 3 digits → [0-9]{3} End → $ Final: ^EMP[0-9]{3}$

WHERE employee_code REGEXP '^EMP[0-9]{3}$'

Execution flow (শিক্ষার মডেল)

৫ মিনিট

FROM → WHERE (REGEXP এখানে) → GROUP BY → HAVING → SELECT → DISTINCT → ORDER BY → LIMIT

REGEXP সাধারণত WHERE-এর ভিতরে condition হিসেবে কাজ করে। এটা সরলীকৃত লজিক্যাল মডেল।

Performance tips

৫ মিনিট

সিম্পল pattern ভালো।
জটিল regex বড় টেবিলে ব্যয়বহুল হতে পারে।
= বা LIKE যথেষ্ট হলে সেটাই ব্যবহার করো।
আগে অন্য ফিল্টার দিয়ে ডেটা ছোট করো।
কিছু pattern-এ index কম কাজে লাগে।

Revision

৫ মিনিট

Regex = text-এর জন্য rule/pattern
LIKE = simple; REGEXP = powerful
^ $ [ ] {n} | . * + ?

LIKE = simple pattern search
REGEXP = powerful rule-based pattern search

^EMP[0-9]{3}$  → EMP + exactly 3 digits

MCQ (২০+)

কুইজ

১. REGEXP কী? (ক) DELETE (খ) Complex pattern match (গ) JOIN (ঘ) INDEX

(খ)

২. ^ মানে?

শুরু

৩. $ মানে?

শেষ

৪. [0-9]?

যেকোনো digit

৫. {3}?

ঠিক ৩ বার

৬. | মানে?

৭. REGEXP '%A%' ভুল কেন?

% LIKE-এর wildcard

৮. Starts A — REGEXP?

'^A'

৯. Ends n?

'n$'

১০. Contains Rah?

'Rah'

১১. ৩ letter + ৩ digit?

'^[A-Z]{3}[0-9]{3}$'

১২. * vs +?

0+ vs 1+

১৩. . মানে?

যেকোনো এক character

১৪. LIKE যথেষ্ট হলে?

LIKE ব্যবহার করো

১৫. [ABC] শুরু?

'^[ABC]'

১৬. NOT REGEXP কেন?

Invalid / non-matching খুঁজতে

১৭. RLIKE?

MySQL-এ REGEXP-এর মতো

১৮. সব DB এক regex?

না

১৯. WHERE-এ REGEXP?

হ্যাঁ

২০. EMP + ৩ digit?

'^EMP[0-9]{3}$'

২১. % LIKE-এর মানে?

যেকোনো সংখ্যক অক্ষর (LIKE)

২২. {2,4}?

২ থেকে ৪ বার

Viva (২০+)

প্র্যাকটিস

1. REGEXP কী?

Regex pattern দিয়ে মিল খোঁজা।

2. Regular expression কী?

Text-এর জন্য rule/pattern।

3. কেন ব্যবহার?

জটিল pattern / validation।

4. LIKE vs REGEXP?

Simple vs powerful.

5. ^?

Start

6. $?

End

7. [0-9]?

Digit

8. +?

One or more

9. *?

Zero or more

10. {3}?

Exactly 3

11. |?

12. WHERE সাথে?

হ্যাঁ

13. ORDER BY সাথে?

হ্যাঁ

14. LIMIT সাথে?

হ্যাঁ

15. % REGEXP-এ?

সাধারণত নয় — LIKE-এর

16. . মানে?

Any one char

17. Data quality উদাহরণ?

Invalid EMP codes

18. সহজ starts — কোনটা?

LIKE 'A%' যথেষ্ট হতে পারে

19. NOT REGEXP?

Pattern মিলে না

20. Final takeaway?

LIKE simple; REGEXP complex rules

21. RLIKE?

MySQL synonym-ish for REGEXP

Interview Top 30

প্রস্তুতি

1. REGEXP কী?

Regex match। উদাহরণ: REGEXP '^A'। ভুল: % ব্যবহার। ফলো-আপ: LIKE কখন? ইউজ: validation।

2. LIKE vs REGEXP

Simple vs powerful। ভুল: সবসময় REGEXP। ফলো-আপ: ৩+৩ digit? ইউজ: টুল সিলেকশন।

3. ^ vs $

Start vs end। ভুল: উল্টো। ফলো-আপ: উদাহরণ। ইউজ: prefix/suffix।

4. Starts with A

REGEXP '^A' বা LIKE 'A%'। ভুল: 'A$'। ফলো-আপ: case? ইউজ: নাম ফিল্টার।

5. Ends with n

'n$'। ভুল: '^n'। ফলো-আপ: Hasan? ইউজ: সারনেম।

6. Contains Rah

'Rah'। ভুল: '%Rah%'। ফলো-আপ: LIKE? ইউজ: সার্চ।

7. IDs with numbers

'[0-9]'। ভুল: LIKE '[0-9]'। ফলো-আপ: only digits? ইউজ: QA।

8. 3 letters + 3 digits

'^[A-Z]{3}[0-9]{3}$'। ভুল: LIKE। ফলো-আপ: lowercase? ইউজ: codes।

9. Emails .com

REGEXP '\\.com$' বা '\\.com$' (engineভেদে)। সহজ: 'com$' সাবধান। ভুল: LIKE confusion। ফলো-আপ: .bd? ইউজ: domain।

10. Code format

Full ^...$ anchor। ভুল: partial। ফলো-আপ: invalid খুঁজবে? ইউজ: DQ।

11. * vs +

0+ vs 1+। ভুল: একই। ফলো-আপ: উদাহরণ। ইউজ: optional parts।

12. |

OR। উদাহরণ: Dhaka|Chittagong। ভুল: AND ভাবা। ফলো-আপ: brackets? ইউজ: multi-city।

13. .

Any one. ভুল: %। ফলো-আপ: A.C? ইউজ: masks।

14. [ABC]

One of. ভুল: sequence। ফলো-আপ: ^[ABC]? ইউজ: prefix set।

15. {n,m}

Range count. ভুল: {n}। ফলো-আপ: {2,4}? ইউজ: length rules।

16. NOT REGEXP

Non-match rows. ভুল: !=। ফলো-আপ: invalid IDs। ইউজ: cleansing.

17. Performance

Complex = costly. ভুল: সব REGEXP। ফলো-আপ: index? ইউজ: large tables।

18. DB differences

Engines differ. ভুল: copy-paste সব DB। ফলো-আপ: Postgres? ইউজ: portability।

19. EMP + 3 digits

^EMP[0-9]{3}$। ভুল: EMP%. ফলো-আপ: EMP1001? ইউজ: HR IDs।

20. Build method

^ → literal → class → {n} → $। ভুল: একসাথে লেখা। ফলো-আপ: শেখাও। ইউজ: teaching.

21. ORDER BY + REGEXP

Filter then sort. ভুল: regex sorts. ফলো-আপ: LIMIT? ইউজ: UI lists.

22. DISTINCT + REGEXP

Pattern then unique. ভুল: একই জিনিস। ফলো-আপ: cities ^D। ইউজ: unique prefixes.

23. When NOT to use

Exact = or simple LIKE. ভুল: habit REGEXP। ফলো-আপ: উদাহরণ। ইউজ: code review.

24. Phone patterns

Rules for digits; keep beginner. ভুল: full validator day-1। ফলো-আপ: LIKE enough? ইউজ: support.

25. Product SAM-

Can combine literal + digits. ভুল: only LIKE %। ফলো-আপ: design pattern। ইউজ: catalog.

26. Case sensitivity

Collation/engine dependent. ভুল: always insensitive। ফলো-আপ: [A-Za-z]? ইউজ: codes.

27. Quotes

Pattern in quotes. ভুল: bare. ফলো-আপ: escape? ইউজ: syntax.

28. RLIKE

MySQL REGEXP alias-like. ভুল: another language. ফলো-আপ: docs? ইউজ: MySQL.

29. Common bug % in REGEXP

Use REGEXP 'x' not '%x%'। ভুল: empty surprise. ফলো-আপ: fix। ইউজ: debugging.

30. Final rule

LIKE simple; REGEXP complex rules. ভুল: regex expert claim. ফলো-আপ: choose tool. ইউজ: daily SQL.

Homework

বাসার কাজ

প্রশ্ন

Names starting with A
Names ending with n
Names containing Rah
Values containing numbers
Employee IDs EMP + 3 digits
Product codes 3 letters + 3 numbers
Emails ending with .com (careful with dots)
Cities starting with D or C
Invalid employee IDs (NOT matching 3+3)
REGEXP + ORDER BY + LIMIT

উত্তর (ক্লিক)

উত্তর ১

WHERE name REGEXP '^A'

উত্তর ২

WHERE name REGEXP 'n$'

উত্তর ৩

WHERE name REGEXP 'Rah'

উত্তর ৪

WHERE col REGEXP '[0-9]'

উত্তর ৫

WHERE employee_code REGEXP '^EMP[0-9]{3}$'

উত্তর ৬

WHERE product_code REGEXP '^[A-Z]{3}[0-9]{3}$'

উত্তর ৭

WHERE email REGEXP '\\.com$' (বা engine-এর মতো escape) — বিগিনার বিকল্প: LIKE '%.com' যদি যথেষ্ট।

উত্তর ৮

WHERE city REGEXP '^[DC]' বা '^D|^C'

উত্তর ৯

WHERE employee_code NOT REGEXP '^[A-Z]{3}[0-9]{3}$'

উত্তর ১০

WHERE name REGEXP '^A' ORDER BY name LIMIT 5

বিষয়সূচী

কেন REGEXP — আগে গল্প

গল্প ১ — Email

গল্প ২ — Phone

গল্প ৩ — Employee ID

গল্প ৪ — Product codes

Regular Expression কী?

LIKE vs REGEXP

LIKE

জটিল চাহিদা

Basic REGEXP সিনট্যাক্স

Literal, ^ এবং $

Character classes [ ]

Repetition: * + ? {n} {n,m}

Match

No match

. Wildcard

| OR Pattern

বিজনেস প্যাটার্ন উদাহরণ

একই সমস্যা — LIKE vs REGEXP

LIKE

REGEXP

Workbench ল্যাব

REGEXP + অন্যান্য ক্লজ

কমন বিগিনার ভুল

1. REGEXP-এ %

2. ^ vs $ গুলিয়ে ফেলা

3. * vs +

4. Quotes ভুলে যাওয়া

5. সহজ সমস্যায় অতিরিক্ত regex

6. সব DB এক নয়

ইন্ডাস্ট্রি ব্যবহার

Data Quality কেস স্টাডি

ক্লাসরুম অ্যাক্টিভিটি (১২+)

Regex Cheat Sheet

Pattern building ধাপে ধাপে

Execution flow (শিক্ষার মডেল)

Performance tips

Revision

MCQ (২০+)

Viva (২০+)

Interview Top 30

Homework

প্রশ্ন

উত্তর (ক্লিক)