SQL Case when 的使用方法
Case具有兩種格式。簡單Case函式和Case搜尋函式。
這兩種方式,可以實現相同的功能。簡單Case函式的寫法相對比較簡潔,但是和Case搜尋函式相比,功能方面會有些限制,比如寫判斷式。
還有一個需要注意的問題,Case函式只返回第一個符合條件的值,剩下的Case部分將會被自動忽略。
下面我們來看一下,使用Case函式都能做些什麼事情。
一,已知資料按照另外一種方式進行分組,分析。
有如下資料:(為了看得更清楚,我並沒有使用國家程式碼,而是直接用國家名作為Primary Key)
根據這個國家人口資料,統計亞洲和北美洲的人口數量。應該得到下面這個結果。
想要解決這個問題,你會怎麼做?生成一個帶有洲Code的View,是一個解決方法,但是這樣很難動態的改變統計的方式。
如果使用Case函式,SQL程式碼如下:
同樣的,我們也可以用這個方法來判斷工資的等級,並統計每一等級的人數。SQL程式碼如下;
二,用一個SQL語句完成不同條件的分組。
有如下資料
按照國家和性別進行分組,得出結果如下
普通情況下,用UNION也可以實現用一條語句進行查詢。但是那樣增加消耗(兩個Select部分),而且SQL語句會比較長。
下面是一個是用Case函式來完成這個功能的例子
這樣我們使用Select,完成對二維表的輸出形式,充分顯示了Case函式的強大。
三,在Check中使用Case函式。
在Check中使用Case函式在很多情況下都是非常不錯的解決方法。可能有很多人根本就不用Check,那麼我建議你在看過下面的例子之後也嘗試一下在SQL中使用Check。
下面我們來舉個例子
公司A,這個公司有個規定,女職員的工資必須高於1000塊。如果用Check和Case來表現的話,如下所示
如果單純使用Check,如下所示
女職員的條件倒是符合了,男職員就無法輸入了。
--簡單Case函式 CASE sex WHEN '1' THEN '男' WHEN '2' THEN '女' ELSE '其他' END --Case搜尋函式 CASE WHEN sex = '1' THEN '男' WHEN sex = '2' THEN '女' ELSE '其他' END
這兩種方式,可以實現相同的功能。簡單Case函式的寫法相對比較簡潔,但是和Case搜尋函式相比,功能方面會有些限制,比如寫判斷式。
還有一個需要注意的問題,Case函式只返回第一個符合條件的值,剩下的Case部分將會被自動忽略。
--比如說,下面這段SQL,你永遠無法得到“第二類”這個結果 CASE WHEN col_1 IN ( 'a', 'b') THEN '第一類' WHEN col_1 IN ('a') THEN '第二類' ELSE'其他' END
下面我們來看一下,使用Case函式都能做些什麼事情。
一,已知資料按照另外一種方式進行分組,分析。
有如下資料:(為了看得更清楚,我並沒有使用國家程式碼,而是直接用國家名作為Primary Key)
國家(country) | 人口(population) |
中國 | 600 |
美國 | 100 |
加拿大 | 100 |
英國 | 200 |
法國 | 300 |
日本 | 250 |
德國 | 200 |
墨西哥 | 50 |
印度 | 250 |
根據這個國家人口資料,統計亞洲和北美洲的人口數量。應該得到下面這個結果。
洲 | 人口 |
亞洲 | 1100 |
北美洲 | 250 |
其他 | 700 |
想要解決這個問題,你會怎麼做?生成一個帶有洲Code的View,是一個解決方法,但是這樣很難動態的改變統計的方式。
如果使用Case函式,SQL程式碼如下:
SELECT SUM(population), CASE country WHEN '中國' THEN '亞洲' WHEN '印度' THEN '亞洲' WHEN '日本' THEN '亞洲' WHEN '美國' THEN '北美洲' WHEN '加拿大' THEN '北美洲' WHEN '墨西哥' THEN '北美洲' ELSE '其他' END FROM Table_A GROUP BY CASE country WHEN '中國' THEN '亞洲' WHEN '印度' THEN '亞洲' WHEN '日本' THEN '亞洲' WHEN '美國' THEN '北美洲' WHEN '加拿大' THEN '北美洲' WHEN '墨西哥' THEN '北美洲' ELSE '其他' END;
同樣的,我們也可以用這個方法來判斷工資的等級,並統計每一等級的人數。SQL程式碼如下;
SELECT CASE WHEN salary <= 500 THEN '1' WHEN salary > 500 AND salary <= 600 THEN '2' WHEN salary > 600 AND salary <= 800 THEN '3' WHEN salary > 800 AND salary <= 1000 THEN '4' ELSE NULL END salary_class, COUNT(*) FROM Table_A GROUP BY CASE WHEN salary <= 500 THEN '1' WHEN salary > 500 AND salary <= 600 THEN '2' WHEN salary > 600 AND salary <= 800 THEN '3' WHEN salary > 800 AND salary <= 1000 THEN '4' ELSE NULL END;
二,用一個SQL語句完成不同條件的分組。
有如下資料
國家(country) | 性別(sex) | 人口(population) |
中國 | 1 | 340 |
中國 | 2 | 260 |
美國 | 1 | 45 |
美國 | 2 | 55 |
加拿大 | 1 | 51 |
加拿大 | 2 | 49 |
英國 | 1 | 40 |
英國 | 2 | 60 |
按照國家和性別進行分組,得出結果如下
國家 | 男 | 女 |
中國 | 340 | 260 |
美國 | 45 | 55 |
加拿大 | 51 | 49 |
英國 | 40 | 60 |
普通情況下,用UNION也可以實現用一條語句進行查詢。但是那樣增加消耗(兩個Select部分),而且SQL語句會比較長。
下面是一個是用Case函式來完成這個功能的例子
SELECT country, SUM( CASE WHEN sex = '1' THEN population ELSE 0 END), --男性人口 SUM( CASE WHEN sex = '2' THEN population ELSE 0 END) --女性人口 FROM Table_A GROUP BY country;
這樣我們使用Select,完成對二維表的輸出形式,充分顯示了Case函式的強大。
三,在Check中使用Case函式。
在Check中使用Case函式在很多情況下都是非常不錯的解決方法。可能有很多人根本就不用Check,那麼我建議你在看過下面的例子之後也嘗試一下在SQL中使用Check。
下面我們來舉個例子
公司A,這個公司有個規定,女職員的工資必須高於1000塊。如果用Check和Case來表現的話,如下所示
CONSTRAINT check_salary CHECK ( CASE WHEN sex = '2' THEN CASE WHEN salary > 1000 THEN 1 ELSE 0 END ELSE 1 END = 1 )
如果單純使用Check,如下所示
CONSTRAINT check_salary CHECK ( sex = '2' AND salary > 1000 )
女職員的條件倒是符合了,男職員就無法輸入了。
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