在 SQL 查询中，CASE WHEN 是一个非常强大的条件表达式，能够灵活地实现复杂的分组、统计、分类汇总等功能。尤其在进行报表开发或数据分析时，CASE WHEN 可以帮助我们轻松实现条件分组统计，而不必依赖多次查询或编写复杂的存储过程。
本文将通过实际案例，展示如何巧妙使用 CASE WHEN 实现条件分组与统计。
一、CASE WHEN 基本语法
sql">CASE WHEN 条件1 THEN 结果1 WHEN 条件2 THEN 结果2 ELSE 默认结果
END
特点：
- 可以嵌套在
SELECT、WHERE、GROUP BY、HAVING等语句中。 CASE语句可以根据不同的条件返回不同的结果，从而实现复杂的逻辑分支。
二、条件分组统计实战案例
1. 销售额按区域分类统计
需求：统计每个区域销售额，并按以下条件分类汇总：
- 销售额大于 5000 为“高销量”。
- 销售额在 2000-5000 之间为“中销量”。
- 销售额小于 2000 为“低销量”。
表结构 sales：
| sales_id | region | employee | amount |
|---|---|---|---|
| 1 | East | Alice | 6000 |
| 2 | East | Bob | 4500 |
| 3 | West | Carol | 1500 |
| 4 | West | David | 7000 |
| 5 | East | Eve | 1200 |
SQL 实现
sql">SELECT region, COUNT(CASE WHEN amount > 5000 THEN 1 END) AS 高销量, COUNT(CASE WHEN amount BETWEEN 2000 AND 5000 THEN 1 END) AS 中销量, COUNT(CASE WHEN amount < 2000 THEN 1 END) AS 低销量
FROM sales
GROUP BY region;
查询结果：
| region | 高销量 | 中销量 | 低销量 |
|---|---|---|---|
| East | 1 | 1 | 1 |
| West | 1 | 0 | 1 |
解释：
- 条件分组统计：
CASE WHEN通过判断条件返回1或NULL，再通过COUNT统计非空记录，实现条件统计分组。 - 高效执行：相比多次查询，
CASE WHEN可以在一次扫描中完成多个条件分组统计，提高执行效率。
三、实现多重分类统计
2. 按销售额区间统计销售记录数
需求：统计所有销售记录，并按销售额区间进行分类统计：
- 0-1000 为“极低”。
- 1001-3000 为“低”。
- 3001-6000 为“中”。
- 6001 以上为“高”。
SQL 实现
sql">SELECT COUNT(*) AS 总记录数, COUNT(CASE WHEN amount BETWEEN 0 AND 1000 THEN 1 END) AS 极低, COUNT(CASE WHEN amount BETWEEN 1001 AND 3000 THEN 1 END) AS 低, COUNT(CASE WHEN amount BETWEEN 3001 AND 6000 THEN 1 END) AS 中, COUNT(CASE WHEN amount > 6000 THEN 1 END) AS 高
FROM sales;
查询结果：
| 总记录数 | 极低 | 低 | 中 | 高 |
|---|---|---|---|---|
| 5 | 1 | 1 | 2 | 1 |
解释：
COUNT(*)统计所有记录数。CASE WHEN将不同的销售额区间分类统计并汇总在同一结果集中。
四、统计百分比与占比
3. 统计各区域销售额占比
需求：统计每个区域的销售额总和及其占总销售额的百分比。
SQL 实现
sql">SELECT region, SUM(amount) AS 区域销售额, ROUND(SUM(amount) * 100 / SUM(SUM(amount)) OVER (), 2) AS 占比
FROM sales
GROUP BY region;
查询结果：
| region | 区域销售额 | 占比 |
|---|---|---|
| East | 11700 | 58.50 |
| West | 8500 | 41.50 |
解释：
SUM(SUM(amount)) OVER ()计算全表销售总额。- 每个区域的销售额除以总销售额计算出占比。
- 使用
ROUND保留两位小数。
五、按条件汇总多列统计
4. 多列条件分组统计
需求：统计每个区域销售额大于 5000 的记录数，并计算销售总额和平均值。
SQL 实现
sql">SELECT region, COUNT(*) AS 记录总数, COUNT(CASE WHEN amount > 5000 THEN 1 END) AS 高销量, SUM(amount) AS 总销售额, AVG(amount) AS 平均销售额
FROM sales
GROUP BY region;
查询结果：
| region | 记录总数 | 高销量 | 总销售额 | 平均销售额 |
|---|---|---|---|---|
| East | 3 | 1 | 11700 | 3900 |
| West | 2 | 1 | 8500 | 4250 |
六、应用场景与优化建议
1. 应用场景
- 动态报表生成：在生成销售报表、业绩分析时，可以动态按条件分类汇总。
- 数据清洗与分组：在数据清洗和预处理过程中，快速按条件对数据进行分组统计。
- 复杂条件筛选：在多条件组合筛选时，可以避免大量子查询，提升查询效率。
2. 优化建议
- 利用索引：为参与
CASE WHEN条件判断的字段建立索引，减少全表扫描。 - 避免嵌套：尽量避免嵌套子查询，将逻辑在一次查询中完成。
- 分组粒度控制：合理选择分区字段，避免分区粒度过大，导致结果集过多或过少。
七、总结
CASE WHEN是 SQL 查询中不可或缺的利器，能够灵活地实现多条件分组、分类统计和数据清洗。- 通过嵌套在
COUNT()、SUM()等聚合函数中，CASE WHEN可以实现条件汇总与分组，极大地提高 SQL 查询的灵活性和效率。 - 在实际开发中，合理使用
CASE WHEN可以减少冗余查询，提升代码可读性和维护性，帮助快速完成复杂的业务需求。
