云计算学习路线图素材、课件,CASE搜索函数语法

本文深入讲解了CASE搜索函数的语法及应用,通过实例演示如何在SQL查询中使用CASE语句进行条件判断,返回不同的结果表达式,适用于各种复杂的业务场景。

在本篇文章中将给大家讲解下CASE搜索函数语法:

CASE

WHEN Boolean_expression THEN

result_expression […n ] [

ELSE

else_result_expression

END

参数介绍:

WHEN Boolean_expression 使用 CASE 搜索格式时所计算的布尔表达式。Boolean_expression 是任意有效的布尔表达式。结果类型从 result_expressions 和可选 else_result_expression 的类型集合中返回最高的优先规则类型。有关更多信息,请参见数据类型的优先顺序。

CASE 搜索函数:返回结果值介绍:

按指定顺序为每个 WHEN 子句的 Boolean_expression 求值。返回第一个取值为 TRUE 的 Boolean_expression 的 result_expression。

如果没有取值为 TRUE 的 Boolean_expression,则当指定 ELSE 子句时 SQL Server 将返回 else_result_expression;若没有指定 ELSE 子句,则返回 NULL 值。

CASE WHEN例子介绍1、仅带简单case的select语句

select

CASE good_type

WHEN ‘0’ THEN

‘食品类’

WHEN ‘1’ THEN

‘饮料类’

WHEN ‘2’ THEN

‘日用品’

WHEN ‘3’ THEN

‘鲜果类’

END AS good_type_now,

good_type,user_id,user_name

FROM

express.t_main_order

±--------------±----------±--------±----------+

| good_type_now | good_type | user_id | user_name |

±--------------±----------±--------±----------+

| 食品类 | 0 | 1 | tina |

| 食品类 | 0 | 2 | tige |

| 饮料类 | 1 | 3 | five |

| 日用品 | 2 | 4 | wate |

| 鲜果类 | 3 | 5 | fiww |

| 鲜果类 | 3 | 6 | www |

| 鲜果类 | 3 | 7 | wfiw |

±--------------±----------±--------±----------+

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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