Filter and Case when

      在项目实施过程中,为了满足报表接口人的需求,我尝试将整个EXCEL表格上的指标都制作出来。这些指标可以利用维度的条件限制进行计算得到。刚开始在利用Filter对几个指标数据进行条件限制没什么问题,比如订单来源这个维度限制为集市,想计算集市的全网退款量。不过随着指标一项项增加,用到的维度条件就不同了。为了计算"小二完结量",我增加了“处理人”这个维度,在表达式里用的也是filter,不过再次查看数据时发现,之前制作的一个指标的数据出现了问题,值变的很小。查看SQL发现在where子句中,将"订单来源"和"处理人"的条件进行了交叉限制。本来这个“小二完结量”在模型里我就用了Filter进行过滤,排除了系统完结。然后在“回复”的“条件”中再次进行filter限制了组别。这样导致在where子句中产生了很多的交叉条件限制。导致数据计算出现了问题。后来我尝试将所有的条件都用case when来写,这样数据就没有问题了。(全表关联当然没有问题了),不过就是速度慢。

 

事后查了下资料,了解了下filter和case when的区别:

 

case when中的条件不会再where子句中,而filter则会将条件限制到where子句中,这样就会减少结果集,从而提升了性能。case when语句相当于全表关联,然后进行筛选,从性能上考虑推荐使用Filter,不过我这种情况,按理说,OBIEE产生的sql是或者的关系,不应该对另外的度量产生影响啊?

 

具体Filter的介绍如下:

 

FILTER(measure_expr USING boolean_expr)

 

The following is a simple example of the FILTER function:

 

SELECT year, 
FILTER(sales USING product = 'coke'),
FILTER(sales USING product = 'pepsi')
FROM logBeverages

 

After navigation, this query is executed as follows:

 

SELECT year, 
SUM(CASE WHEN product = 'coke' THEN sales), 
SUM(CASE WHEN product = 'pepsi' THEN sales)
FROM physBeverages
WHERE product = 'coke' OR product = 'pepsi'
GROUP BY year

 

 FILTER(x USING y),不过Filter的使用要注意的有:

1,y部分必须是一个布尔表达式

2,如果y部分包含度量,则会报错

3,Filter被用于外部查询块则会报错。

4,在X部分不能包含显式的聚集。比如Filter(count(x),y)则是不被允许的。

<think>嗯,用户想用其他方法替代SQL中的多层CASE WHEN嵌套,比如用JOIN或者其他函数。首先,我需要回忆一下自己在处理复杂条件逻辑时用过哪些替代方案。记得以前学过用查找表(Lookup Table)来简化多层CASE WHEN,这样可以通过JOIN操作将条件映射到不同的值,可能更高效。比如,当有很多条件分支时,创建一个映射表,然后通过JOIN来替换CASE WHEN,这样代码会更清晰,维护也更容易。 然后,用户可能还提到使用COALESCE或者NULLIF函数。这两个函数在处理空值或特定条件时很有用。例如,COALESCE可以依次检查多个表达式,返回第一个非空值,这可能替代某些嵌套的CASE WHEN结构。比如,当有多个优先级不同的条件时,按顺序检查,直到找到第一个满足条件的值。 另外,还有可能使用窗口函数,比如ROW_NUMBER() OVER(),在需要根据某些条件排序并选择第一个结果时,可能避免多层条件判断。例如,给不同的条件赋予优先级,然后取最高优先级的记录。 用户提到的引用中有replace函数的例子,但不确定是否直接相关。不过引用[3]提到GROUP BY和HAVING,可能聚合函数结合条件筛选也是一种替代方式,但需要看具体场景。 然后,可能需要考虑不同数据库的特性,比如MySQL中的IF或FIELD函数,PostgreSQL中的FILTER子句,或者Oracle中的DECODE。这些特定函数可以简化条件逻辑,但需要注意数据库兼容性。 另外,物化视图或计算字段可能也是一种方法,将复杂逻辑预先计算存储,减少查询时的计算负担,但需要考虑数据更新的频率和存储本。 用户可能希望优化性能,所以需要比较不同方法的执行效率。例如,JOIN操作可能比多层CASE WHEN更快,尤其是当条件很多时,因为数据库优化器可以更好地处理JOIN,而多层CASE WHEN可能导致全表扫描或复杂的计算步骤。 还需要提醒用户,虽然替换多层CASE WHEN可能有性能提升,但需根据具体情况分析执行计划,不同场景效果可能不同。同时,代码可读性和维护性也是重要的因素,不能为了优化而牺牲太多可读性。 总结可能的替代方法:查找表+JOIN、COALESCE/ NULLIF、窗口函数、数据库特定函数(如IF、DECODE)、物化视图、计算字段。需要每种方法举一个例子,说明如何应用,并比较优缺点。 最后,要确保回答结构清晰,分点说明,每个方法给出示例,并引用提供的参考资料中的内容,如引用[1]提到CASE WHEN的嵌套使用,但用户希望替代方法,所以需要引用其他思路。可能引用中的replace函数虽然不直接相关,但可以忽略,重点放在JOIN和其他函数上。</think>### 替代SQL多层CASE WHEN嵌套的高效方法 #### 1. **使用查找表(Lookup Table)+ JOIN** 当多层`CASE WHEN`表示分类或映射逻辑时,可通过创建映射表替代条件判断。例如,根据用户等级计算折扣: ```sql -- 原始多层CASE WHEN SELECT user_id, CASE WHEN level = 'VIP' THEN price * 0.7 WHEN level = 'Gold' THEN price * 0.8 ELSE price END AS final_price FROM orders; -- 使用JOIN优化 CREATE TABLE discount_rules ( level VARCHAR(10), discount_rate DECIMAL(3,2) ); INSERT INTO discount_rules VALUES ('VIP',0.7), ('Gold',0.8), ('Default',1.0); SELECT o.user_id, o.price * COALESCE(d.discount_rate, 1.0) AS final_price FROM orders o LEFT JOIN discount_rules d ON o.level = d.level; ``` **优势**:逻辑解耦,易于维护;JOIN操作可能比多层条件判断更高效[^1]。 --- #### 2. **利用COALESCE或NULLIF简化条件** 对于**优先级条件**(如取第一个非空值),可用`COALESCE`替代: ```sql -- 原始嵌套CASE WHEN SELECT CASE WHEN col1 IS NOT NULL THEN col1 ELSE CASE WHEN col2 IS NOT NULL THEN col2 ELSE col3 END END AS result FROM table; -- 使用COALESCE优化 SELECT COALESCE(col1, col2, col3) AS result FROM table; ``` --- #### 3. **窗口函数处理多条件排序** 若需根据条件优先级选择记录,可用`ROW_NUMBER()`: ```sql -- 原始多层CASE WHEN筛选最高优先级状态 SELECT * FROM ( SELECT *, CASE WHEN status = 'urgent' THEN 1 WHEN status = 'high' THEN 2 ELSE 3 END AS priority FROM tasks ) t WHERE priority = 1; -- 使用窗口函数优化 WITH ranked_tasks AS ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY task_id ORDER BY CASE status WHEN 'urgent' THEN 1 WHEN 'high' THEN 2 ELSE 3 END ) AS rn FROM tasks ) SELECT * FROM ranked_tasks WHERE rn = 1; ``` --- #### 4. **数据库特定函数** - **MySQL的IF/FIELD函数**: ```sql SELECT IF(score > 90, 'A', IF(score > 80, 'B', 'C')) AS grade FROM students; SELECT FIELD(status, 'urgent', 'high', 'normal') AS priority_code FROM tasks; ``` - **PostgreSQLFILTER子句**: ```sql SELECT COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'success') AS success_count, COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'fail') AS fail_count FROM logs; ``` --- #### 5. **物化视图或计算字段** 对频繁使用的复杂逻辑,可预先计算结果: ```sql -- 创建物化视图(以PostgreSQL为例) CREATE MATERIALIZED VIEW order_summary AS SELECT order_id, CASE WHEN ... END AS complex_logic_field -- 仅需计算一次 FROM orders; -- 查询时直接使用 SELECT * FROM order_summary; ``` --- ### 方法对比与选择建议 | 方法 | 适用场景 | 性能提升点 | |--------------------|---------------------------------|---------------------------| | 查找表+JOIN | 多分类映射,规则可能变化 | 减少条件判断次数,利用索引优化JOIN | | COALESCE/NULLIF | 优先级取值或空值处理 | 减少嵌套层级 | | 窗口函数 | 需按条件排序筛选记录 | 避免全表重复计算 | | 数据库特定函数 | 简单条件判断,需代码简洁 | 原生函数优化执行效率 | | 物化视图 | 高频查询且数据更新不频繁 | 预计算降低实时负载 | ---
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