sql case 用法

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基本的sql语句case的使用

CASE和IF的区别:

在高级语言中，CASE的可以用IF来替代，但是在SQL中不行。

CASE是SQL标准定义的，IF是数据库系统的扩展。

CASE可以用于SQL语句和SQL存储过程、触发器，IF只能用于存储过程和触发器。

在SQL过程和触发器中，用IF替代CASE代价都相当的高，相当的麻烦，难以实现。

select case a.zt when '7201' then 1 else0 end
fromaaa a
where a.wt= 'test'

该语句中case相当于if,如果当a.zt为7201时，值为1，否则为0。

CASE语句应用对比：

下面做两组查询，每组用两种方法来实现，一种是用case，一种是不用case，谁快谁获胜，测试环境依然DB2 V9.1、windows server 2003。

第一组：查询dj_zt表状态为'07'或'11'、qylx_dm = '03'的所有记录数。
A：用CASE语句
select count(case a.zt when '07' then a.bs end)+
 count(case a.zt when '11' then a.bs end) from dj_zt a where a.qylx_dm = '03' ---------------- 11829

（其中a.zt，a.bs，a,qylx_dm都为列名可以任意）

B：不用CASE语句
select count(*)
 from dj_zt a where a.qylx_dm = '03' and a.zt in ('07', '11') ---------------- 11829

结果：A、B两组耗费的代价一样的，相比B的写法简洁，平局。

第二组：分别查询dj_zt表状态为'07'和'11'且qylx_dm = '03'的所有记录数。

A：用CASE语句
select count(case a.zt when '07' then a.bs end),
 count(case a.zt when '11' then a.bs end) from dj_zt a where a.qylx_dm = '03 ---------------- 45657264

B：不用CASE语句(写了两条语句，扫描表两遍,效率明显低下)
select count(*)
 from dj_zt a where a.qylx_dm = '03' and a.zt='07' ---------------- 4565

select count(*)
 from dj_zt a where a.qylx_dm = '03' and a.zt='11' ---------------- 7264

结果：B组代价明显高出A组很多，并且麻烦，A胜！

CASE语句的两种格式：

一、上面是case单条件表达式的用法，属于一种非常常用的特殊情况。语法格式为：
case <单值表达式>

when <表达式值> then <SQL语句或者返回值> when <表达式值> then <SQL语句或者返回值> ... when <表达式值> then <SQL语句或者返回值> end

有个很典型的用法（测试DB2 SQL脚本环境见附件）：

SELECT
(CASE X.XZ
 WHEN '01' THEN '内资' WHEN '02' THEN '外资' WHEN '03' THEN '私营' WHEN '04' THEN '个体' ELSE '变态性质' END) AS XZ_MC
FROM ODS.dm_rpt_qyhf X
GROUP BY XZ;

注意：这语句用在查询中，WHEN字句后面千万不要加逗号或者引号。否则就错了。

另外，这种语法常用于控制存储过程的SQL流程或者用于一个条件多种分支（值）的情况下执行不同的操作或返回（也叫获取）不同的值。当用于存储过程中的时候，实际上已经不是基本SQL的CASE语句了，是存储过程中CASE语句，用来控制流程：

比如：用于存储过程中的case语句

case var1
 when '01' then values 'A' into var2; when '02' then values 'B' into var2; when '03' then values 'C' into var2; when '04' then values 'D' into var2; when '05' then values 'E' into var2; when '06' then values 'F' into var2; when '07' then values 'G' into var2; when '08' then values 'H' into var2; when '09' then values 'I' into var2; when '10' then values 'J' into var2; when '11' then values 'K' into var2; when '12' then values 'L' into var2; when '13' then values 'M' into var2; when '14' then values 'N' into var2; when '15' then values 'O' into var2; when '16' then values 'P' into var2; when '17' then values 'Q' into var2; when '18' then values 'R' into var2; end case;

比如：用于单值条件表达式多分支查询中

select count(case a.zt when '07' then a.bs end),
 count(case a.zt when '11' then a.bs end) from dj_zt a where a.qylx_dm = '03

二、下面是case语句更为通用的用法：

case when <关系条件表达式> then <SQL语句或者返回值> end

例如：

select count(case when a.zt='07' then a.bs end),
 count(case when a.zt='11' then a.bs end) from dj_zt a where a.qylx_dm = '03

上面的sql实际上可以改写为：

select count(case a.zt when '07' then a.bs end),
 count(case a.zt when '11' then a.bs end) from dj_zt a where a.qylx_dm = '03

两者在效率上没有差别的。

总结：通过上面两组实例可以看出，灵活应用CASE语句可以让SQL变得简洁高效，可以明显减少遍历要查询表的次数，从而大大提高了执行效率。而且，CASE的使用一般不会引起性能（相比没有用CASE的语句）低下。

转载地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4df2251d0100dmlx.html

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。

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。

四，在Case函数中使用sum函数

假X有下面一个表

学号课程ID(class_id) 课程名(class_name) 主修（main_class_fl)

100 1 经济学 y

100 2 历史学 N

200 2 历史学 N

200 3 考古学 Y

200 4 计算机 N

300 4 计算机 N

400 5 化学 N

500 6 数学 N

有的学生选择了同时修几门课程(100,200)也有的学生只选择了一门课程(300,400,500)。选修多门课程的学生，要选择一门课程作为主修，主修fl里面写入 Y。只选择一门课程的学生，主修fl为N(实际上要是写入Y的话，就没有下面的麻烦事了，为了举例子，还请多多包含)。

现在我们要按照下面两个条件对这个表进行查询

只选修一门课程的人，返回那门课程的ID

选修多门课程的人，返回所选的主课程ID

简单的想法就是，执行两条不同的SQL语句进行查询。

条件1

--条件1：只选择了一门课程的学生

SELECT std_id, MAX(class_id) AS main_class

FROM Studentclass

GROUP BY std_id

HAVING COUNT(*) = 1;

执行结果1

STD_ID MAIN_class

------ ----------

300 4

400 5

500 6

条件2

--条件2：选择多门课程的学生

SELECT std_id, class_id AS main_class

FROM Studentclass

WHERE main_class_fl = 'Y' ;

执行结果2

STD_ID MAIN_class

------ ----------

100 1

200 3

如果使用Case函数，我们只要一条SQL语句就可以解决问题，具体如下所示

SELECT std_id,

CASE WHEN COUNT(*) = 1 --只选择一门课程的学生的情况

THEN MAX(class_id)

ELSE MAX(CASE WHEN main_class_fl = 'Y'

THEN class_id

ELSE NULL END

)

END AS main_class

FROM Studentclass

GROUP BY std_id;

运行结果

STD_ID MAIN_class

------ ----------

100 1

200 3

300 4

400 5

500 6

通过在Case函数中嵌套Case函数，在合计函数中使用Case函数等方法，我们可以轻松的解决这个问题。使用Case函数给我们带来了更大的自由度。

最后提醒一下使用Case函数的新手注意不要犯下面的错误

CASE col_1

WHEN 1 　 THEN 'Right'

WHEN NULL THEN 'Wrong'

END

在这个语句中When Null这一行总是返回unknown，所以永远不会出现Wrong的情况。因为这句可以替换成WHEN col_1 = NULL，这是一个错误的用法，这个时候我们应该选择用WHEN col_1 IS NULL。

参考：http://www.cnblogs.com/Ronin/archive/2006/07/20/455388.html

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2011-09-21 10:24
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