sql中casewhen的用法 掌握条件判断的高级写法

上周我和同事们做了一份报告。

地位真是一个好东西。

基本上是这样使用的：
sql 选择 身份识别， 事 当条件 1 则结果 1 当条件 2 则结果 2 否则默认值 作为新字段完成 来自表名；
例如订单大小级别：
sql 选择 身份识别， 总额， 事 当总金额 > 1 000 时，则选择“最大值” 总金额 > 5 00 则“中等价格” 当总金额 > 0 时，则为“最小值” 否则“未购买” 结束AS阶段 来自订单表；
注意事件发生的顺序！顺序错了，整个事情就乱了。

国家/地区代码可以更改为文本：
sql 选择 身份识别， 国家代码， 案例国家代码 当“我们”然后是“美国” 当“CA”然后“加拿大”时 另一个“其他” END AS 国家名称 来自客户表；
这里有两种写法：
when条件然后结果
变量 value 那么结果
简单，适合常量值转换
第二个简单。

也可以执行复杂的逻辑：
sql 选择 产品编号， 事 当类别 =“电子产品”且价格 > 1 000 时，则“高级” 当类别 =“电子”且价格 > 5 00 时，则“正常” 另一个“正常” 结束账户 来自产品列表；
这里使用ADN连接状态。
性能上应注意：
1 ．活动的顺序必须精心安排，首先要对选定的进行评判。
2 . 根据需要使用指针。
例如：
sql 选择 用户ID， 事 当状态 =“活动”并结束插入 > DATE_SUB(NOW()，间隔 3 0 天）则“活动” 另一个“正常” 完成为 TYPE 来自用户表；
如果状态列有索引的话会更好。

不要嵌套太多，三层就够了。

NULL：
处理sql时要小心 选择 事 0 优惠到期时 其他优惠 作为最终报价完成 来自订单表；
有必要调整类型。
混合数字和字符串可能会导致问题。

必须覆盖所有条件并测试边界值。

如果太复杂，可以：
使用CTE单独编写。
将其带入视野 使用存储过程
您认为这有效吗？

SQL条件计数COUNTIF怎么实现_SQL条件计数聚合方法

SQL条件计算用SUM+CASEWHEN是最可靠的。

SUM函数添加一个CASEWHEN条件，满足则变为1 ，不满足则变为0，然后求和。

例如查询orders表的订单，统计状态为“complete”的订单数量：
sql 选择 sum(status = 'complete' then 1 else 0 end) 作为complete_count 来自订单；
金额超过 1 00 卢比且状态为“已付款”的订单数量：
sql 选择总和（金额 > 1 00 且状态 = '已付款' 则 1 否则 0 结束）作为 payment_count 来自订单；
使用 COUNT(DISTINCT) 加上 CASEWHEN 来统计独立用户的数量。

例如，统计访问过新产品的唯一用户：
sql 选择 count 作为 unique_users （特定情况下，page_path = '/product/new' 然后是 user_id，否则为 null 结尾） 来自页面视图；
请注意，COUNT(DISTINCT) 将扫描整个表，因此对于大数据量请谨慎使用。

营销分析场景：统计上周来自搜索引擎的新用户数：
sql 选择总计（注册日期在“2 02 3 -1 0-01 ”和“2 02 3 -1 0-07 ”之间的情况） AND source = 'search_engine' THEN 1 AND 0 END) AS search_users 来自用户；
销售报表场景：按供应商的订单统计：
sql 选择 sales_rep_id, 完成时求和（条件 = '完成'则 1 ELSE 0 结束）， SUM(CASE WHEN STATUS = 'REFUND' THEN 1 ELSE 0 END) 作为退款 来自订单 按 sales_rep_id 分组；
定制技巧： 1 .对status、user_id等字段创建索引 SQL 订单（状态）创建索引 idx_status;
2 .避免在CASE中使用复杂的函数，例如预处理SUBSTRING
3 为高频查询创建物化视图，例如按天盘点订单
4 对大表使用分区，例如订单表按日期分区
索引可以提高CASE条件的过滤效率。
物化视图减少了实时计算开销。

自己掂量一下。

sql统计数量及金额

你好，我明白你的意思。
但我想告诉你我当时遇到的陷阱。

前年，我带领一个小团队在上海搭建了一个电子商务平台。
我们当时的老板每天都在催促我们，他不明白用户画像和产品修改有什么必要。
我们聚集在白板周围，随意画了逻辑图。
结果如何？用户仍然不买账。
后来没办法，只好请技术朋友给我写了一个SQL脚本。

我记得 SQL 太复杂，无法使用各种 JOIN 和各种 WHERE 条件来编写。
最后跑了很长时间，结果一塌糊涂。
当我看到结果时，我的心都碎了。
这能理解你的需求吗？后来哥哥劝我不要做不必要的事情，只做一件事。
按用户ID分组，统计订单数和总金额。
他为我写的SQL非常简单。

sql SELECT user_id, COUNT() AS order_count, SUM(amount) AS 总金额 按顺序 按用户 ID 分组；
从这个 SQL 中结果就很明显了：事实证明，我们平台的一半用户只消费了 5 %，而另一半则根本不买任何东西。
现在我明白问题所在了。
为了提供更好的服务，我们需要关注5 %的用户。
后来我们根据这些数据开发了VIP会员系统。
结果如何？ 5 %的用户消费量翻了一番。

如您所见，这就是数据分析的力量。
不要修复无用的东西，只要说明要点，效果就会很明显。
你说的没有错，但是你需要依靠真实的数据才能知道怎么做。