查询生成统计列表:
- SELECT a.managecom,
- a.subtype,
- count(*) loadsucc,
- sum(case when a.state in ('4', '5', '6', '7', '8', '9') then 1 else 0 end) recogsucc,
- sum(case when a.state in ('3', '12', '13') then 1 else 0 end) recogfail,
- sum(case when a.state in ('1', '2') then 1 else 0 end) waitrecog
- FROM ocr_docdetail a, ocr_loaddetail c
- WHERE 1 = 1
- and a.managecom like '86%'
- and a.managecom = c.managecom
- and a.bussno = c.bussno
- and a.subtype = c.subtype
- and c.loadstate = 0
- and c.scandate >= date '2012-07-29'
- and c.scandate <= date '2013-01-07'
- group by a.managecom, a.subtype
- order by a.managecom, a.subtype;
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
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
下面我们来看一下,使用case函数都能做些什么事情。 一,已知数据按照另外一种方式进行分组,分析。 有如下数据:(为了看得更清楚,我并没有使用国家代码,而是直接用国家名作为primary key) 国家(country) | 人口(population) |
中国 | 600 |
美国 | 100 |
加拿大 | 100 |
英国 | 200 |
法国 | 300 |
日本 | 250 |
德国 | 200 |
墨西哥 | 50 |
印度 | 250 |
洲 | 人口 |
亚洲 | 1100 |
北美洲 | 250 |
其他 | 700 |
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;
同样的,我们也可以用这个方法来判定工资的等级,并统计每一等级的人数。sql代码如下;select
case when salary <= 500 then '1'
when salary > 500 and salary <= 600 then '2'
when salary > 600 and salary <= 800 then '3'
when salary > 800 and salary <= 1000 then '4'
else null end salary_class,
count(*)
from table_a
group by
case when salary <= 500 then '1'
when salary > 500 and salary <= 600 then '2'
when salary > 600 and salary <= 800 then '3'
when salary > 800 and salary <= 1000 then '4'
else null end;
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 |
国家 | 男 | 女 |
中国 | 340 | 260 |
美国 | 45 | 55 |
加拿大 | 51 | 49 |
英国 | 40 | 60 |
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。假如用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 )
假如单纯使用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。