Der Fall von SQL, wenn eine Erkl?rung für das bedingte Beurteilung verwendet wird und klassifiziert oder konvertiert werden kann. 1. Die grundlegende Verwendung besteht darin, den Feldwert zu klassifizieren, z. B. die Klassifizierung des Bestellbetrags; 2.. Unterstützung des Multi-Field-Kombinationsurteils wie Gruppierung nach Geschlecht und Alter, geeignet für komplexe Klassifizierungsszenarien; 3.. Verwendet in Verbindung mit Aggregatfunktionen zur Realisierung statistischer Funktionen, wie z. B. Z?hlung der Reihenfolge in verschiedenen Zeitr?umen. Achten Sie auf die Reihenfolge der Bedingungen, fügen Sie sonst die Ergebnisliste hinzu, und empfehlen Sie, dass die Logik die molekulare Abfrage abbauen, um die Lesbarkeit zu verbessern.
CASE WHEN
die Aussage von SQL tats?chlich ein bedingtes Beurteilungswerkzeug ist, ein bisschen wie die IF -Funktion in Excel. Sie k?nnen es verstehen als: Das Ergebnis wird zurückgegeben, wenn die Bedingungen erfüllt sind . Es ist sehr nützlich in Abfragen, insbesondere wenn Sie Daten basierend auf einer bestimmten Logik klassifizieren oder konvertieren müssen.

Grundnutzung: einfache Klassifizierung
Die h?ufigste Art, ein Feld zu schreiben, besteht darin, es basierend auf dem Wert zu kennzeichnen oder zu klassifizieren. Wenn Sie beispielsweise ein Bestellformular haben, m?chten Sie die Bestellmenge in mehrere Ebenen unterteilen:

W?hlen Sie Order_id, Betrag, FALL Wenn Betrag <100 dann 'kleiner Betrag' Wenn zwischen 100 und 500 dann "Medium" betr?gt Sonst 'gro?' Ende als Betrag_Category Aus Bestellungen;
In diesem Beispiel teilen wir die Reihenfolge in drei Kategorien entsprechend der Gr??e amount
Feldes. Dies macht es bei der Datenanalyse intuitiver.
Ein paar Punkte zu beachten:

- Die Bedingungen sind nacheinander. Wenn der erste der Bedingung übereinstimmt, wird das Urteil gestoppt.
- Es ist am besten, eine
ELSE
als Garantie hinzuzufügen, um leere Werte zu vermeiden - Denken Sie an die Ergebnisspalten mit einem Alias (mit
AS
)
Multi-Field-Kombinationsurteil: flexiblere Bedingungen
Manchmal gibt es mehr als ein Feld, um den Zustand zu bestimmen. Sie m?chten beispielsweise das Geschlecht und Alter des Benutzers gruppieren:
W?hlen Sie User_id, Geschlecht, Alter, FALL Wenn Geschlecht = 'm?nnlich' und Alter <18, dann 'minderj?hriger' '' Wenn Geschlecht = 'm?nnlich' und Alter> = 18 dann 'erwachsener Mann' ' Wenn Geschlecht = 'weiblich' und Alter <18, dann 'kleinere Frauen' Wenn Geschlecht = 'weiblich' und Alter> = 18 Dann 'erwachsene Frauen' Sonst 'Andere' Ende als Group_Label Von Benutzern;
Mit dieser Schreibmethode k?nnen Sie detailliertere Klassifizierungen basierend auf mehreren Dimensionen erstellen, die für Szenarien wie Berichtsanalyse und Benutzerportr?ts geeignet sind.
Kleine Vorschl?ge:
- Die Logik ist in Kombination mit mehreren Bedingungen leicht zu verwechseln. Es ist am besten, zuerst eine Tabelle zu zeichnen, um jede Situation zu kl?ren.
- Wenn es zu viele Zweige gibt, k?nnen Sie in Betracht ziehen, es in mehrere Unterabfragen oder tempor?re Tabellen aufzuteilen, um die Lesbarkeit zu verbessern
Verwendung mit Aggregatfunktionen: Ein Tool in Statistiken
CASE WHEN
ist auch in statistischer Abfrage sehr nützlich, z. B. wenn Sie die Bestellmenge in verschiedenen Zeitr?umen z?hlen m?chten:
W?HLEN Count (Fall, wenn Order_date zwischen '2024-01-01' und '2024-03-31' dann 1 Ende) als Q1_Orders. Count (case wenn order_date zwischen '2024-04-01' und '2024-06-30' dann 1 Ende) als Q2_Orders Aus Bestellungen;
Diese SQL z?hlt die Bestellzahl für zwei Viertel. Sie finden CASE WHEN
in COUNT()
hier verschachtelt ist, und nur Aufzeichnungen, die den Zeitbereich entsprechen, werden gez?hlt.
Diese Technik wird oft verwendet für:
- Vergleich mehrerer Indikatoren horizontal
- Dynamische Partitionsstatistik
- Z?hlen oder Summieren in verschiedenen Dimensionen
Grunds?tzlich ist das. CASE WHEN
es nicht kompliziert erscheint, aber die Verwendung von es gut zu verwenden kann die Ausdrucksf?higkeit von SQL erheblich verbessern. Der Schlüssel besteht darin, die logische Reihenfolge zu kl?ren, die Bedingungen nicht gegenseitig abdecken zu lassen und keine F?lle von Rand zu verpassen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSQL -Fall, wann Anweisung Beispiel. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Um Spalten mit bestimmten Namen in SQL -Datenbanken zu finden, kann sie über das Systeminformationsschema erreicht werden oder die Datenbank ist mit einer eigenen Metadatentabelle geliefert. 1. Verwenden Sie Information_Schema.Columns -Abfrage ist für die meisten SQL -Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL und SQLServer geeignet und übereinstimmt mit SelectTable_Name, Column_Name und kombiniert mit wherecolumn_namelike oder =; 2. Spezifische Datenbanken k?nnen Systemtabellen oder Ansichten abfragen, z.

SqldialectSDiffereSyntaxandfunctionality.1.StringConcatenationUsesConcat () inmysql, || orconcat () inpostgresql und INSQLSERVER.2.NullHandling -EmploySifnull () inmysql, isnull () InsqlServer, Andcoalesce () CommonAcrossall.3.DateFunctionsvary: jetzt (), Date_Format () i

Der Kernunterschied zwischen SQL- und NOSQL -Datenbanken ist die Datenstruktur, die Skalierungsmethode und das Konsistenzmodell. 1. In Bezug auf die Datenstruktur verwendet SQL vordefinierte Muster, um strukturierte Daten zu speichern, w?hrend NoSQL flexible Formate wie Dokumente, Schlüsselwerte, Spaltenfamilien und Grafiken unterstützt, um unstrukturierte Daten zu verarbeiten. 2. In Bezug auf die Skalierbarkeit stützt sich SQL normalerweise auf st?rkere Hardware für die vertikale Expansion, w?hrend NoSQL die verteilte Expansion durch horizontale Expansion realisiert. 3. In Bezug auf die Konsistenz folgt SQL S?ure, um eine starke Konsistenz zu gew?hrleisten, und ist für Finanzsysteme geeignet, w?hrend NOSQL haupts?chlich Basismodelle verwendet, um die Verfügbarkeit und die endgültige Konsistenz hervorzuheben. 4. In Bezug auf die Abfragesprache bietet SQL standardisierte und leistungsstarke Abfragefunktionen, w?hrend NoSQL -Abfragesprachen vielf?ltig sind, aber nicht so reif und einheitlich wie SQL.

Die Hauptvorteile von CTEs in SQL -Abfragen sind die Verbesserung der Lesbarkeit, die Unterstützung rekursiver Abfragen, die Vermeidung doppelter Unterabfragen sowie die Verbesserung der modularen und Debugging -Funktionen. 1. Verbesserung der Lesbarkeit: Durch die Aufteilung komplexer Abfragen in mehrere unabh?ngige logische Bl?cke ist die Struktur klarer. 2. Unterstützung rekursive Abfragen: Die Logik ist einfacher bei der Verarbeitung hierarchischer Daten, geeignet für Deep Traversal; 3.. Vermeiden Sie doppelte Unterabfragen: Definieren Sie gleichzeitig mehrere Referenzen, reduzieren Sie die Redundanz und verbessern Sie die Effizienz. 4. Bessere Modularisierung und Debugging -Funktionen: Jeder CTE -Block kann separat ausgeführt und verifiziert werden, sodass die Fehlerbehebung einfacher Probleme bei der Fehlerbehebung hat.

Unabh?ngig davon, ob Unterabfragen oder Verbindungen verwendet werden, h?ngt vom spezifischen Szenario ab. 1. Wenn es notwendig ist, Daten im Voraus zu filtern, sind Unterabfragen effektiver, z. B. die Suche nach den heutigen Bestellkunden. 2. Beim Zusammenführen gro?er Datens?tze ist die Verbindungseffizienz h?her, z. B. Kunden und ihre jüngsten Bestellungen; 3. Beim Schreiben einer hoch lesbaren Logik ist die Unterabschnittsstruktur klarer, z. 4. Bei der Durchführung von Aktualisierungen oder L?schen von Vorg?ngen, die von verwandten Daten abh?ngen, sind Unterabfragen die bevorzugte L?sung, z. B. das L?schen von Benutzern, die lange Zeit nicht angemeldet wurden.

AcompositeprimaryKeyinsqlisaprimaryKeyComponsedoftwoorMoreColumnShattogethereUm-IdentifyteachRow.1.itisusedwennoScolumncancanerowuniqueness, Suchasinastudent-CourseenrollmenttablewherebothentIdSandandCourseidareStoForisedtoforiperiquecomaunat

Es gibt drei Kernmethoden, um das zweith?chste Gehalt zu ermitteln: 1. Verwenden Sie die Grenze und versetzen Sie das maximale Gehalt und erhalten das Maximum, das für kleine Systeme geeignet ist. 2. Ausschlie?en des Maximalwerts durch Unterabfragen und dann Max finden, was sehr kompatibel und für komplexe Abfragen geeignet ist; 3. Verwenden Sie die Fensterfunktion Dense_Rank oder Row_Number, um parallele Ranglisten zu verarbeiten, was sehr skalierbar ist. Darüber hinaus ist es notwendig, IFNULL zu kombinieren oder sich zu verschmelzen, um mit der Abwesenheit eines zweith?chsten Gehalts umzugehen.

Sie k?nnen die erstellbare Anweisung von SQL verwenden und Klausel ausw?hlen, um eine Tabelle mit der gleichen Struktur wie eine andere Tabelle zu erstellen. Die spezifischen Schritte sind wie folgt: 1. Erstellen Sie eine leere Tabelle mit CreateTableEw_TableAsSelect*Fromexisting_tablewhere1 = 0;. 2. Fügen Sie bei Bedarf manuelle Indizes, Fremdschlüssel, Ausl?ser usw. hinzu, um sicherzustellen, dass die neue Tabelle intakt und mit der ursprünglichen Tabellenstruktur übereinstimmt.
