代码如下:
--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，比如写判断式。
还有一个需要注意的问题，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。
代码如下:
--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
根据这个国家人口数据，统计亚洲和北美洲的人口数量。应该得到下面这个结果。
想要解决这个问题，你会怎么做？生成一个带有洲Code的View，是一个解决方法，但是这样很难动态的改变统计的方式。
如果使用Case函数，SQL代码如下:
代码如下:
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断工资的等级，并统计每一等级的人数。SQL代码如下；
代码如下:
SELECT
CASE WHEN salary 500 AND salary 600 AND salary 800 AND salary 1000 )
女职员的条件倒是符合了，男职员就无法输入了。