CASE 表达式是 SQL 里非常重要而且使用起来非常便利的技术,我们应该学会用它来描述条件分支。本节将通过行列转换、已有数据重分组(分类)、与约束的结合使用、针对聚合结果的条件分支等例题,来介绍 CASE 表达式的用法。
case具有两种格式。简单case函数和case搜索函数。
--简单case函数
case sex
when '1' then '男'
when '2' then '女'
else '其他' end
--case搜索函数
case when sex = '1' then '男'
when sex = '2' then '女'
else '其他' end
这两种方式,可以实现相同的功能。简单case函数的写法相对比较简洁,但是和case搜索函数相比,功能方面会有些限制,比如写判定式。 还有一个需要注重的问题,case函数只返回第一个符合条件的值,剩下的case部分将会被自动忽略。
--比如说,下面这段sql,你永远无法得到“第二类”这个结果
case when col_1 in ( 'a', 'b') then'第一类'
when col_1 in ('a') then '第二类'
else '其他' end
下面我们来看一下,使用case函数都能做些什么事情。
一 、已知数据按照另外一种方式进行分组,分析
有如下数据:(为了看得更清楚,我并没有使用国家代码,而是直接用国家名作为primary key)
国家(country) | 人口 (population) |
---|---|
中国 | 600 |
美国 | 100 |
加拿大 | 100 |
英国 | 200 |
法国 | 300 |
日本 | 250 |
德国 | 200 |
墨西哥 | 50 |
印度 | 250 |
根据这个国家人口数据,统计亚洲和北美洲的人口数量。应该得到下面这个结果。
洲 | 人口 |
---|---|
亚洲 | 1100 |
北美洲 | 250 |
其他 | 700 |
想要解决这个问题,你会怎么做?生成一个带有洲code的view,是一个解决方法,但是这样很难动态的改变统计的方式。
假如使用case函数,sql代码如下:
select sum(population),
case country
when '中国' then'亚洲'
when '印度' then'亚洲'
when '日本' then'亚洲'
when '美国' 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 '中国' then'亚洲'
when '印度' then'亚洲'
when '日本' then'亚洲'
when '美国' then'北美洲'
when '加拿大' then'北美洲'
when '墨西哥' then'北美洲'
else '其他' end;
注:
在上面这个例子中,其实select 了两个字段:sum(population), case country;
country 字段里面原来有很多值,有“中国,美国,日本,加拿大...”等等,select后的case when then else end其实就是相当于把country的值分为三类:"亚洲,北美洲,其他";
其实没有from后面的case when语句,其结果集是这样的,sum得到的是人口population的总数,所以需要将population分组,就有了后面的group by。
同样的,我们也可以用这个方法来判定工资的等级,并统计每一等级的人数。sql代码如下;
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 、 用一个sql语句完成不同条件的分组。
有如下数据
国家(country) | 性别(sex) | 人口(population) |
---|---|---|
中国 | 1 | 340 |
中国 | 2 | 260 |
美国 | 1 | 45 |
美国 | 2 | 55 |
加拿大 | 1 | 51 |
加拿大 | 2 | 49 |
英国 | 1 | 40 |
英国 | 2 | 60 |
按照国家和性别进行分组,得出结果如下:
国家 | 男 | 女 |
---|---|---|
中国 | 340 | 260 |
美国 | 45 | 55 |
加拿大 | 51 | 49 |
英国 | 40 | 60 |
普通情况下,用union也可以实现用一条语句进行查询。但是那样增加消耗(两个select部分),而且sql语句会比较长。
下面是一个是用case函数来完成这个功能的例子
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;
这样我们使用select,完成对二维表的输出形式,充分显示了case函数的强大。
三、 在check中使用case函数
在check中使用case函数在很多情况下都是非常不错的解决方法。可能有很多人根本就不用check,那么我建议你在看过下面的例子之后也尝试一下在sql中使用check。
下面我们来举个例子
公司a,这个公司有个规定,女职员的工资必须高于1000块。假如用check和case来表现的话,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 )
假如单纯使用check,如下所示
constraint check_salary check
( sex = '2' and salary > 1000 )
女职员的条件倒是符合了,男职员就无法输入了。
这两种表达的差异体现在(蕴含式(conditional):记作 P → Q)和(逻辑与(logical product): P ∧ Q) 的区别。
文章源自下面这篇文章
https://blog.csdn.net/love_java_cc/article/details/52234415
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