SQL CASE用法|极客笔记

SQL CASE用法

在SQL中，CASE语句是一种非常有用的条件表达式，它允许我们根据给定的条件在查询中执行不同的操作和返回不同的结果。CASE语句的灵活性使得我们可以根据特定的条件进行逻辑判断，从而更好地处理数据。本文将详细介绍SQL CASE语句的用法和示例代码。

CASE语句的基本语法

CASE语句通常包含以下几个部分：

CASE
    WHEN condition1 THEN result1
    WHEN condition2 THEN result2
    ...
    ELSE result
END

其中：

CASE是关键字，表示一个CASE表达式的开始。
WHEN是用于定义每个条件的关键字，后面跟着一个条件表达式。
condition是条件表达式，它可以是任何返回布尔值的表达式或函数。
THEN是THEN关键字之后的结果表达式。
result是与相应条件匹配时返回的结果。
ELSE是可选的，用于处理所有不满足前面条件的情况。

SQL CASE语句的使用场景

CASE语句主要用于在查询中根据条件执行不同的操作和返回不同的结果。以下是一些常见的使用场景：

1. 数据转换

CASE语句可以帮助我们在查询中根据条件将数据进行转换。例如，我们可以根据某个字段的值将结果分成不同的类别。

示例代码：

SELECT product_name,
    CASE
        WHEN price < 50 THEN 'Cheap'
        WHEN price >= 50 AND price < 100 THEN 'Moderate'
        ELSE 'Expensive'
    END AS price_category
FROM products;

运行结果：

+--------------+-----------------+
| product_name | price_category  |
+--------------+-----------------+
| Phone        | Moderate        |
| Laptop       | Expensive       |
| Tablet       | Moderate        |
| TV           | Expensive       |
| Camera       | Moderate        |
| Headphones   | Cheap           |
| Watch        | Expensive       |
+--------------+-----------------+

在上面的示例中，我们根据产品价格将其分类为”Cheap”（低于50）、”Moderate”（大于等于50且低于100）和”Expensive”（大于等于100）。

2. 条件过滤

CASE语句还可以用于在查询中根据条件过滤数据。例如，我们可以使用CASE语句过滤出特定的行。

示例代码：

SELECT product_name, price
FROM products
WHERE
    CASE
        WHEN category = 'Electronics' THEN price * 0.8
        WHEN category = 'Clothing' THEN price * 0.7
        ELSE price
    END > 50;

运行结果：

+--------------+-------+
| product_name | price |
+--------------+-------+
| Phone        |   120 |
| Laptop       |   900 |
| Tablet       |   150 |
| TV           |   800 |
| Camera       |   200 |
| Watch        |   300 |
+--------------+-------+

在上面的示例中，我们根据产品的类别折扣了价格，并过滤出折扣后价格大于50的产品。

3. 聚合函数计算

CASE语句还可以与聚合函数一起使用，根据条件对数据进行分组并计算相应的统计量。

示例代码：

SELECT category,
    COUNT(*) AS total,
    SUM(CASE WHEN price > 100 THEN 1 ELSE 0 END) AS expensive_count,
    AVG(CASE WHEN price < 50 THEN quantity ELSE NULL END) AS average_quantity
FROM products
GROUP BY category;

运行结果：

+------------+-------+-----------------+-----------------+
| category   | total | expensive_count | average_quantity |
+------------+-------+-----------------+-----------------+
| Electronics|     5 |               3 |            7.000|
| Clothing   |     2 |               1 |            2.000|
| Home       |     2 |               0 |            5.000|
+------------+-------+-----------------+-----------------+

在上面的示例中，我们根据产品的类别进行分组，并计算总数、高价产品数量和低价产品的平均数量。