SQL中的case when then else end用法

ゝ一世哀愁。 2022-06-02 09:55 184阅读 0赞

参考的文章:\[[https://www.cnblogs.com/prefect/p/5746624.html\]][https_www.cnblogs.com_prefect_p_5746624.html]

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，比如写判断式。  
还有一个需要注意的问题，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。

2.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)

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

如果使用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;

同样的，我们也可以用这个方法来判断工资的等级，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:  
![这里写图片描述][SouthEast]  
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;

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。如果用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 )

如果单纯使用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

四，根据条件有选择的UPDATE。  
例，有如下更新条件  
工资5000以上的职员，工资减少10%  
工资在2000到4600之间的职员，工资增加15%  
很容易考虑的是选择执行两次UPDATE语句，如下所示

--条件1
    UPDATE Personnel
    SET salary = salary * 0.9
    WHERE salary >= 5000;
    --条件2
    UPDATE Personnel
    SET salary = salary * 1.15
    WHERE salary >= 2000 AND salary < 4600;

但是事情没有想象得那么简单，假设有个人工资5000块。首先，按照条件1，工资减少10%，变成工资4500。接下来运行第二个SQL时候，因为 这个人 的工资是4500在2000到4600的范围之内， 需增加15%，最后这个人的工资结果是5175,不但没有减少，反而增加了。如果要是反过来执行，那么工资4600的人相反会变成减少工资。暂且不管这个 规章是多么荒诞，如果想要一个SQL 语句实现这个功能的话，我们需要用到Case函数。代码如下:

UPDATE Personnel
    SET salary = CASE WHEN salary >= 5000 THEN salary * 0.9
                      WHEN salary >= 2000 AND salary < 4600
                      THEN salary * 1.15
                      ELSE salary END;

[https_www.cnblogs.com_prefect_p_5746624.html]: https://www.cnblogs.com/prefect/p/5746624.html]
[SouthEast]: /images/20220602/4479c7bdd0a7476cb98a7f6a04e430cb.png