SQL利用Case When Then多条件判断

本文深入探讨SQL中Case函数的多种应用场景,包括数据分组分析、条件分组查询、工资等级统计及Check约束实现。通过实例展示了Case函数在简化复杂逻辑、提高查询效率方面的强大功能。

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case 

       when class like '1%'  then (select ....)

       when class like '2%' then (select...)

end as "XXX"

CASE
    WHEN 条件1 THEN 结果1
    WHEN 条件2 THEN 结果2
    WHEN 条件3 THEN 结果3
    WHEN 条件4 THEN 结果4
.........
    WHEN 条件N THEN 结果N
    ELSE 结果X
END

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

例如:

SELECT     id, name, cj, (CASE WHEN cj < 60 THEN '不及格' WHEN cj BETWEEN 60 AND 90 THEN '良好' WHEN cj > 90 THEN '优秀' END) AS 状态
FROM   stud

 

case 

       when class like '1%'  then (select ....)

       when class like '2%' then (select...)

end as "XXX"

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 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 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 > 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。

 

Select top 100 State,JoinState, 

SQL利用Case <wbr>When <wbr>Then多条件判断(case when State=1 and Joinstate=0 then 2 when State=1 and JoinState=1 then 1 else 0 end) as usestate from UserInfo

(2)

select      ID,Username,namer=(case when(score<='50')    then '实习'

                                    when(score>'50'  and  score<='500' )   then '赤脚医生'    

                                    when(score>'500'  and score<='1000' )   then '村卫生员' 

                                    when(score>'1000'  and score<='1500' )   then '乡卫生员' 

                                    when(score>'1500'  and score<='2000' )   then '镇卫生员'

                                    when(score>'2000'  and score<='3000' )   then '医师'

                                    when(score>'3000'  and score<='5000' )   then '主治医师'

                                    when(score>'5000'  and score<='10000' )   then '副主任医师'

                                    when(score>'10000'  and score<='20000' )   then '主任医师'

                                    when(score>'20000'  and score<='50000' )   then '健康大使'

                                    else   '健康大使'  end ), (SELECT count(id)

         FROM  jk01_YiWen_Question 

         WHERE  UserID =  dbo.jk01_Member.ID)  as  questionnum 

   from  jk01_Member

 

### 如何在 SQL 中使用 CASE WHEN 处理多条件判断 #### 使用 `CASE` 表达式的两种形式 SQL 提供了两种不同类型的 `CASE` 表达式用于处理多条件判断: 1. **简单 `CASE` 函数** 这种方式适用于简单的相等情况比较。语法结构如下所示[^3]: ```sql CASE column_name WHEN value1 THEN result1 WHEN value2 THEN result2 ... ELSE default_result END ``` 例如,对于性别字段的转换可以这样写: ```sql SELECT username, pickname, CASE sex WHEN '1' THEN '男' WHEN '2' THEN '女' ELSE '其他' END AS sexName FROM users; ``` 2. **复杂 `CASE` 或者称为搜索 `CASE`** 当需要更复杂的条件表达时,比如组合多个列或应用不同的运算符来进行判断,则应采用这种形式。其基本格式为: ```sql CASE WHEN condition1 THEN result1 WHEN condition2 THEN result2 ... ELSE default_result END ``` 实际例子中可能会像下面这样使用: ```sql SELECT (CASE WHEN age >= 18 AND city = 'Beijing' THEN 'Adult in Beijing' WHEN age < 18 AND city != 'Shanghai' THEN 'Minor not in Shanghai' ELSE 'Other cases' END) AS description FROM people_table; ``` #### 应用场景扩展 除了上述基础用法外,`CASE` 表达式还可以应用于各种上下文中,包括但不限于聚合函数内、更新操作以及删除记录前的数据筛选等场合[^2]。 例如,在统计特定条件下的人数时可结合 `COUNT()` 聚合函数一起使用: ```sql SELECT COUNT(CASE WHEN status = 'active' THEN id END) AS active_users_count FROM user_status; ``` 又或者是执行有条件的数据修改任务时: ```sql UPDATE employees SET salary_increase = ( CASE WHEN performance_rating > 90 THEN salary * 0.15 WHEN performance_rating BETWEEN 70 AND 90 THEN salary * 0.1 ELSE salary * 0.05 END); ```
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