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。
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