转： SQLServer Case具有两种格式:简单Case函数和Case搜索函数

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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。 
-- 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。 
洲    人口
亚洲     1100
北美洲     250
其他     700

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: 
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； 
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

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。