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--经常用的是这个
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,比如写判定式。
还有一个需要注重的问题,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
这是原始表:
例子一:看下select函数加case函数和不加case函数的区别
不加case函数的,SELECT id,name,core,sex FROM student a ;
加case函数的,SELECT (CASE WHEN a.`name`='张三' THEN a.core ELSE 0 END) AS '张三' , id,name,core,sex FROM student a ;
可以看到,加了case函数的就是自己单独成一列,就是比不加多了一列数据,它并不会改变行的数量.
例子二: 介绍下case函数的执行过程.
SELECT (CASE WHEN a.`name`='张三' THEN a.core ELSE 0 END) AS '张三' FROM student a ;
上面的执行过程:
进行匹配的是名字name,首先匹配第一行,name是等于张三,所以返回core也就是50
匹配第二行,name等于李四,不匹配,返回else的值也就是0
匹配第三行,name等于王五,不匹配,返回else的值也就是0
匹配第四行,name等于赵六,不匹配,返回else的值也就是0
所以得到结果:
例子三: 看下case函数后面加不加as的区别
先看下加as, SELECT (CASE WHEN a.`name`='张三' THEN a.core ELSE 0 END) AS '张三' FROM student a ;
然后是不加as, SELECT (CASE WHEN a.`name`='张三' THEN a.core ELSE 0 END) FROM student a ;
可以看到, 加as就是对生成的列取个别名, 不加as的话默认的列名就是 case这整个标签.
例子四:一列里面多次条件匹配
SELECT (CASE WHEN a.`name`='张三' THEN a.core WHEN a.`name`='李四' THEN a.core END) AS '张三' FROM student a ;
执行过程:第一行匹配张三成功,返回50,第二行匹配李四成功返回60,三四两行不匹配返回null
例子五:多列的单条件匹配
SELECT (CASE WHEN a.`name`='张三' THEN a.core END) AS '张三',(CASE WHEN a.`name`='李四' THEN a.core END) AS '李四' FROM student a;
总结case语句能将行转换成列
例子六:实战一
有如下数据:
根据这个国家人口数据,统计亚洲和北美洲的人口数量。得到下面这个结果:
查询sql:
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;
例子七:实战二
有如下数据:
按照国家和性别进行分组,得出结果如下:
查询sql:
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文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-498992.html
group by country;
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