[转]SQL Case when 的使用方法

本文介绍了SQL中的Case函数,包括简单Case函数和Case搜索函数的区别及应用。通过具体案例展示了如何利用Case函数进行数据分组、统计和条件检查,提高SQL查询效率。

原文地址

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。
–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。

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 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

国家(country)性别(sex)人口(population)
中国1340
中国2260
美国145
美国255
加拿大151
加拿大249
英国140
英国260

按照国家和性别进行分组,得出结果如下

国家
中国340260
美国4555
加拿大5149
英国4060

  
**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 > 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。

<think> 首先,用户的问题是关于理解一个特定的正则表达式:/^(?=.*[A-Z])(?=.*[a-z])(?=.*[0-9]).{8,}$。我需要解释这个正则表达式的含义。 回顾系统级指令: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 最后,生成相关问题。 用户提供了三个引用: - 引用[1]:关于常见正则表达式,如正浮点数。 - 引用[2]:包含各种正则表达式的例子,如字母数字下划线字符串、整数、浮点数、中文字符、身份证号等。 - 引用[3]:关于正则表达式的简化建议。 但用户说这些引用仅供参考,我应该基于用户的问题来回答。用户的问题是解释正则表达式/^(?=.*[A-Z])(?=.*[a-z])(?=.*[0-9]).{8,}$的含义。 所以,我需要解析这个正则表达式。 分解正则表达式- /^:表示字符串的开始。 - (?=.*[A-Z]):这是一个正向先行断言(positive lookahead)。意思是:字符串中必须包含至少一个大写字母(A-Z)。 - (?=.*[a-z]):另一个正向先行断言,表示字符串中必须包含至少一个小写字母(a-z)。 - (?=.*[0-9]):另一个正向先行断言,表示字符串中必须包含至少一个数字(0-9)。 - .{8,}:表示任意字符(除换行符外)至少8次。意思是字符串长度至少为8个字符。 - $:表示字符串的结束。 所以,整体来看,这个正则表达式匹配的字符串必须: 1. 包含至少一个大写字母。 2. 包含至少一个小写字母。 3. 包含至少一个数字。 4. 长度至少为8个字符。 这通常用于密码强度验证,要求密码有大小写字母、数字,并且长度至少8位。 现在,构建回答: - 使用中文。 - 结构清晰:逐步解释。 - 引用相关部分:用户提供了引用,但它们是关于其他正则表达式的。我可以提到引用[2]中有类似的正则表达式例子,比如强密码的表达式,但用户的具体表达式不同。引用[2]中有类似的东西:/^(?=.*\d)(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z]).{6,15}$/,这很相似,但长度不同。 在引用[2]中:强密码:必须包含数字、字母,字符长度为6~15位 /^(?=.*\d)(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z]).{6,15}$/ 或 /^(?=.*\d)(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z])[0-9a-zA-Z]{6,15}$/。 用户的正则是/^(?=.*[A-Z])(?=.*[a-z])(?=.*[0-9]).{8,}$,长度至少8,没有上限,并且使用.*允许任何字符。 所以,在回答中,我可以引用这个。 引用[3]是关于简化正则表达式的建议,但可能不直接相关。 回答结构: 1. 介绍正则表达式的整体目的:用于验证密码强度。 2. 分解表达式部分: - ^$:表示整个字符串。 - (?=.*[A-Z]):解释先行断言的含义。 - 类似地解释其他部分。 - .{8,}:长度要求。 3. 总结匹配的条件。 4. 自然地添加引用:例如,在解释先行断言时,可以提到引用中的类似例子。 引用标识:在引用的段落末尾添加[^n]。 最后,生成相关问题。 相关问题应该基于这个主题,比如: 1. 如何使用这个正则表达式在代码中? 2. 这个正则表达式的局限性是什么? 3. 如何修改它来添加特殊字符要求? 4. 相关的正则表达式例子。 确保LaTeX:在回答中,如果有数学表达式,比如.*[A-Z],这不算数学表达式,所以不需要用$...$。但如果有像范围或计数,可能不需要。指令是针对数学表达式的,所以这里可能不适用。 在引用中,用户有像^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*$这样的表达式,但没有要求用LaTeX格式。指令说“所有行内数学表达式(包括变量、不等式、方程等)必须使用$...$格式”,但正则表达式不是数学表达式,所以我应该直接写正则表达式。 在回答中,我会直接写正则表达式代码,用反引号表示代码块或内联代码。 指令有示例:在“快速排序”例子中,有代码块用```python```。 所以,我可以将正则表达式放入代码块。 回答步骤: 1. 解释整体含义。 2. 分解每个部分。 3. 给出示例匹配的字符串。 4. 引用相关资源。 5. 生成相关问题。 用中文。 </think> ### 正则表达式 `/^(?=.*[A-Z])(?=.*[a-z])(?=.*[0-9]).{8,}$` 的含义解析 这个正则表达式主要用于验证密码强度,要求字符串满足特定的复杂度条件。以下我将逐步分解其结构,帮助您理解每个部分的含义。整个表达式的核心是使用**正向先行断言(positive lookahead)** 来确保字符串中包含大写字母、小写字母和数字,同时要求最小长度。正则表达式语法可参考站内引用中的常见模式[^2]。 #### 1. **整体结构** - `/^ ... $/`:这表示正则表达式匹配整个字符串,从开头 (`^`) 到结尾 (`$`)。例如,字符串 `"Abc12345"` 会被匹配,但 `" Abc12345"`(开头有空格)则不会,因为空格导致开头不匹配。 - 表达式由多个部分组成: - 三个正向先行断言 `(?=...)`:用于检查字符串是否满足某些条件,但不消耗字符(即不移动匹配位置)。 - `.`:匹配任意单个字符(除换行符外)。 - `{8,}`:表示前面的模式(这里是 `.`)至少重复 8 次,即字符串长度至少为 8 个字符。 - **简言之**:这个正则表达式要求字符串**必须同时包含至少一个大写字母、至少一个小写字母、至少一个数字,且总长度不少于 8 个字符**。它常用于密码策略中,确保密码强度。 #### 2. **分解每个部分** - `(?=.*[A-Z])`: - `(?= ... )` 是正向先行断言,表示“字符串必须满足括号内的条件”,但不计入匹配位置。 - `.*`:匹配零个或多个任意字符(`.` 表示任意字符,`*` 表示重复零次或多次)。 - `[A-Z]`:匹配一个大写字母(A 到 Z)。 - **含义**:字符串中必须包含至少一个大写字母。例如,在 `"abc123"` 中不满足(没有大写字母),而 `"Abc123"` 满足。 - 类似用法在引用[2]中的“强密码”例子中出现过(如 `/^(?=.*\d)(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z]).{6,15}$/`)[^2]。 - `(?=.*[a-z])`: - 结构同上,但 `[a-z]` 匹配一个小写字母(a 到 z)。 - **含义**:字符串中必须包含至少一个小写字母。例如,`"ABC123"` 不满足(没有小写字母),而 `"Abc123"` 满足。 - `(?=.*[0-9])`: - `[0-9]` 匹配一个数字(09)。 - **含义**:字符串中必须包含至少一个数字。例如,`"Abcdefg"` 不满足(没有数字),而 `"Abc123"` 满足。 - `.{8,}`: - `.` 匹配任意字符。 - `{8,}` 表示前面的 `.` 至少重复 8 次,即字符串长度至少为 8 个字符。 - **含义**:整个字符串的最小长度为 8。例如,`"Abc123"`(长度 6)不满足,而 `"Abc12345"`(长度 8)满足。 #### 3. **组合效果和示例** - **匹配条件总结**: - 至少一个大写字母(A-Z)。 - 至少一个小写字母(a-z)。 - 至少一个数字(0-9)。 - 长度至少 8 个字符(允许更长)。 - 字符类型不限(因为 `.` 匹配任意字符,包括符号如 `!@#$`)。 - **有效匹配示例**: - `"Password123"`:包含大写 P、小写 assword、数字 123,长度 11。 - `"Abc!12345"`:包含大写 A、小写 bc、数字 12345,以及符号 `!`,长度 9- **无效匹配示例**: - `"password"`:缺少大写字母和数字。 - `"PASSWORD123"`:缺少小写字母。 - `"Abc123"`:长度不足 8。 - `"!@#$%^&*"`:缺少字母和数字。 这个表达式确保了密码的基础强度,但未要求特殊字符(如符号),您可以根据需求扩展。类似的正则表达式设计原则在引用[3]中提到,强调“宁简勿繁”,即拆解复杂条件为多个简单断言以提升可读性和效率[^3]。 #### 4. **实际应用** - 在编程中,这个正则表达式可用于表单验证(如密码输入框)。例如,在 JavaScript 中: ```javascript const regex = /^(?=.*[A-Z])(?=.*[a-z])(?=.*[0-9]).{8,}$/; console.log(regex.test("Abc12345")); // 输出 true console.log(regex.test("abc1234")); // 输出 false(缺少大写字母) ``` - 优点:使用先行断言能高效检查多个条件,无需嵌套或复杂逻辑。 - 局限性:它不检查字符类型重复(如多个数字),或特殊字符要求。如果需更严格规则(如包含符号),可追加断言,例如添加 `(?=.*[!@#$%^&*])`。 如果您有更多上下文(如具体代码实现),我可以提供更针对性的帮助。
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