SQL语句中:简单Case函数和Case搜索函数

Case具有两种格式。

简单Case函数和Case搜索函数。

--简单Case函数
CASE sexWHEN '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。

--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。
如果使用Case函数，SQL代码如下:

SELECT  SUM(population),CASE countryWHEN '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 countryWHEN '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；

SELECTCASE 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 BYCASE 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。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 > 1000THEN 1 ELSE 0 ENDELSE 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。

Oracle CASE WHEN 用法介绍

1. CASE WHEN 表达式有两种形式

--简单Case函数
CASE sex  WHEN '1' THEN '男'  WHEN '2' THEN '女'  ELSE '其他' END  --Case搜索函数  CASEWHEN sex = '1' THEN '男'  WHEN sex = '2' THEN '女'  ELSE '其他' END

2. CASE WHEN 在语句中不同位置的用法

2.1 SELECT CASE WHEN 用法

SELECT   grade, COUNT (CASE WHEN sex = 1 THEN 1      ELSE NULLEND) 男生数,COUNT (CASE WHEN sex = 2 THEN 1ELSE NULLEND) 女生数FROM students GROUP BY grade;

2.2 WHERE CASE WHEN 用法

SELECT T2.*, T1.*FROM T1, T2WHERE (CASE WHEN T2.COMPARE_TYPE = 'A' ANDT1.SOME_TYPE LIKE 'NOTHING%'THEN 1WHEN T2.COMPARE_TYPE != 'A' ANDT1.SOME_TYPE NOT LIKE 'NOTHING%'THEN 1ELSE 0END) = 1

2.3 GROUP BY CASE WHEN 用法

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, -- 别名命名
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;

3.关于IF-THEN-ELSE的其他实现

3.1 DECODE() 函数

select decode(sex, 'M', 'Male', 'F', 'Female', 'Unknown')
from   employees;

貌似只有Oracle提供该函数，而且不支持ANSI SQL，语法上也没CASE WHEN清晰，个人不推荐使用。

3.2 在WHERE中特殊实现

SELECT T2.*, T1.*  FROM T1, T2
WHERE (T2.COMPARE_TYPE = 'A' AND T1.SOME_TYPE LIKE 'NOTHING%') OR (T2.COMPARE_TYPE != 'A' AND T1.SOME_TYPE NOT LIKE 'NOTHING%')

这种方法也是在特殊情况下使用，要多注意逻辑，不要弄错。