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This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,154 @@ | ||
CASE 表达式分为简单表达式与搜索表达式,其中搜索表达式可以覆盖简单表达式的全部能力,我也建议只写搜索表达式,而不要写简单表达式。 | ||
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简单表达式: | ||
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```sql | ||
SELECT CASE city | ||
WHEN '北京' THEN 1 | ||
WHEN '天津' THEN 2 | ||
ELSE 0 | ||
END AS abc | ||
FROM test | ||
``` | ||
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搜索表达式: | ||
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```sql | ||
SELECT CASE | ||
WHEN city = '北京' THEN 1 | ||
WHEN city = '天津' THEN 2 | ||
ELSE 0 | ||
END AS abc | ||
FROM test | ||
``` | ||
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明显可以看出,简单表达式只是搜索表达式 `a = b` 的特例,因为无法书写任何符号,只要条件换成 `a > b` 就无法胜任了,而搜索表达式不但可以轻松胜任,甚至可以写聚合函数。 | ||
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## CASE 表达式里的聚合函数 | ||
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为什么 CASE 表达式里可以写聚合函数? | ||
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因为本身表达式就支持聚合函数,比如下面的语法,我们不会觉得奇怪: | ||
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```sql | ||
SELECT sum(pv), avg(uv) from test | ||
``` | ||
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本身 SQL 就支持多种不同的聚合方式同时计算,所以将其用在 CASE 表达式里,也是顺其自然的: | ||
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```sql | ||
SELECT CASE | ||
WHEN count(city) = 100 THEN 1 | ||
WHEN sum(dau) > 200 THEN 2 | ||
ELSE 0 | ||
END AS abc | ||
FROM test | ||
``` | ||
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只要 SQL 表达式中存在聚合函数,那么整个表达式都聚合了,此时访问非聚合变量没有任何意义。所以上面的例子,即便在 CASE 表达式中使用了聚合,其实也不过是聚合了一次后,按照条件进行判断罢了。 | ||
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这个特性可以解决很多实际问题,比如将一些复杂聚合判断条件的结果用 SQL 结构输出,那么很可能是下面这种写法: | ||
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```sql | ||
SELECT CASE | ||
WHEN 聚合函数(字段) 符合什么条件 THEN xxx | ||
... 可能有 N 个 | ||
ELSE NULL | ||
END AS abc | ||
FROM test | ||
``` | ||
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这也可以认为是一种行转列的过程,即 **把行聚合后的结果通过一条条 CASE 表达式形成一个个新的列**。 | ||
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## 聚合与非聚合不能混用 | ||
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我们希望利用 CASE 表达式找出那些 pv 大于平均值的行,以下这种想当然的写法是错误的: | ||
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```sql | ||
SELECT CASE | ||
WHEN pv > avg(pv) THEN 'yes' | ||
ELSE 'no' | ||
END AS abc | ||
FROM test | ||
``` | ||
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原因是,只要 SQL 中存在聚合表达式,那么整条 SQL 就都是聚合的,所以返回的结果只有一条,而我们期望查询结果不聚合,只是判断条件用到了聚合结果,那么就要使用子查询。 | ||
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为什么子查询可以解决问题?因为子查询的聚合发生在子查询,而不影响当前父查询,理解了这一点,就知道为什么下面的写法才是正确的了: | ||
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```sql | ||
SELECT CASE | ||
WHEN pv > ( SELECT avg(pv) from test ) THEN 'yes' | ||
ELSE 'no' | ||
END AS abc | ||
FROM test | ||
``` | ||
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这个例子也说明了 CASE 表达式里可以使用子查询,因为子查询是先计算的,所以查询结果在哪儿都能用,CASE 表达式也不例外。 | ||
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## WHERE 中的 CASE | ||
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WHERE 后面也可以跟 CASE 表达式的,用来做一些需要特殊枚举处理的筛选。 | ||
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比如下面的例子: | ||
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```sql | ||
SELECT * FROM demo WHERE | ||
CASE | ||
WHEN city = '北京' THEN true | ||
ELSE ID > 5 | ||
END | ||
``` | ||
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本来我们要查询 ID 大于 5 的数据,但我想对北京这个城市特别对待,那么就可以在判断条件中再进行 CASE 分支判断。 | ||
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这个场景在 BI 工具里等价于,创建一个 CASE 表达式字段,可以拖入筛选条件生效。 | ||
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## GROUP BY 中的 CASE | ||
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想不到吧,GROUP BY 里都可以写 CASE 表达式: | ||
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```sql | ||
SELECT isPower, sum(gdp) FROM test GROUP BY CASE | ||
WHEN isPower = 1 THEN city, area | ||
ELSE city | ||
END | ||
``` | ||
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上面例子表示,计算 GDP 时,对于非常发达的城市,按照每个区粒度查看聚合结果,也就是看的粒度更细一些,而对于欠发达地区,本身 gdp 也不高,直接按照城市粒度看聚合结果。 | ||
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这样,就按照不同的条件对数据进行了分组聚合。由于返回行结果是混在一起的,像这个例子,可以根据 isPower 字段是否为 1 判断,是否按照城市、区域进行了聚合,如果没有其他更显著的标识,可能导致无法区分不同行的聚合粒度,因此谨慎使用。 | ||
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## ORDER BY 中的 CASE | ||
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同样,ORDER BY 使用 CASE 表达式,会将排序结果按照 CASE 分类进行分组,每组按照自己的规则排序,比如: | ||
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```sql | ||
SELECT * FROM test ORDER BY CASE | ||
WHEN isPower = 1 THEN gdp | ||
ELSE people | ||
END | ||
``` | ||
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上面的例子,对发达地区采用 gdp 排序,否则采用人口数量排序。 | ||
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## 总结 | ||
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CASE 表达式总结一下有如下特点: | ||
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1. 支持简单与搜索两种写法,推荐搜索写法。 | ||
2. 支持聚合与子查询,需要注意不同情况的特点。 | ||
3. 可以写在 SQL 查询的几乎任何地方,只要是可以写字段的地方,基本上就可以替换为 CASE 表达式。 | ||
4. 除了 SELECT 外,CASE 表达式还广泛应用在 INSERT 与 UPDATE,其中 UPDATE 的妙用是不用将 SQL 拆分为多条,所以不用担心数据变更后对判断条件的二次影响。 | ||
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> 讨论地址是:[精读《SQL CASE 表达式》· Issue #404 · ascoders/weekly](https://github.com/ascoders/weekly/issues/404) | ||
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> 版权声明:自由转载-非商用-非衍生-保持署名([创意共享 3.0 许可证](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.zh)) | ||
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