SQL聚合函数结合CASE WHEN可实现条件化统计，如按客户类型、金额区间等分组计算。通过在SUM、COUNT等聚合函数中嵌入CASE WHEN，能灵活筛选数据，支持复杂业务逻辑分析，提升查询精准度与效率。
SQL聚合函数结合CASE WHEN，简单来说，就是让你在聚合计算的时候，可以根据不同的条件进行筛选和分组，而不是一股脑地把所有数据都聚合在一起。相当于给你的聚合函数加了个“条件过滤器”，让它更灵活、更精准。
解决方案
SQL聚合函数通常用于对一组数据进行统计计算，例如求和、平均值、最大值、最小值和计数。而
CASE WHEN
语句允许你根据条件返回不同的值。将两者结合使用，可以在聚合过程中根据特定条件进行数据分组或过滤。
基本语法如下：
SELECT 聚合函数(CASE WHEN condition1 THEN value1 WHEN condition2 THEN value2 ... ELSE valueN END) AS alias_name FROM table_name WHERE condition;
举个例子，假设我们有一个
orders
表，包含
order_id
、
customer_id
、
order_date
和
amount
字段。我们想统计每个月订单总金额，并且区分新客户和老客户的订单金额。
SELECT EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month, SUM(CASE WHEN customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers WHERE signup_date < DATE(order_date, '-1 year')) THEN amount -- 老客户 ELSE 0 END) AS old_customer_amount, SUM(CASE WHEN customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM customers WHERE signup_date < DATE(order_date, '-1 year')) THEN amount -- 新客户 ELSE 0 END) AS new_customer_amount FROM orders GROUP BY month ORDER BY month;
这个查询首先提取订单的月份，然后使用
CASE WHEN
区分老客户和新客户的订单金额。对于老客户，
CASE WHEN
返回订单金额，否则返回 0。对于新客户，
CASE WHEN
返回订单金额，否则返回 0。最后，使用
SUM()
函数对每个月的订单金额进行求和，并按月份进行分组。
如何使用 CASE WHEN 实现更复杂的聚合逻辑？
CASE WHEN
的强大之处在于它可以处理非常复杂的条件。你可以嵌套多个
WHEN
子句，甚至在
THEN
子句中使用子查询。
例如，假设我们想根据订单金额的大小，将订单分为三个等级：小额订单（小于 100 元）、中额订单（100-500 元）和大额订单（大于 500 元），并统计每个等级的订单数量。
SELECT CASE WHEN amount < 100 THEN '小额订单' WHEN amount BETWEEN 100 AND 500 THEN '中额订单' ELSE '大额订单' END AS order_level, COUNT(*) AS order_count FROM orders GROUP BY order_level;
这个查询使用
CASE WHEN
根据订单金额的大小，将订单分为三个等级，然后使用
COUNT(*)
函数统计每个等级的订单数量，并按订单等级进行分组。
CASE WHEN 与其他聚合函数结合使用的注意事项
-
CASE WHEN
语句的返回值类型必须与聚合函数接受的参数类型兼容。例如，如果聚合函数是
SUM()
，那么
CASE WHEN
语句的返回值必须是数值类型。
-
CASE WHEN
语句可以出现在
SELECT
子句、
WHERE
子句、
GROUP BY
子句和
ORDER BY
子句中。
-
CASE WHEN
语句的性能可能会受到影响，特别是当条件非常复杂时。因此，应该尽量简化条件，避免不必要的计算。
如何优化包含 CASE WHEN 的聚合查询的性能？
优化包含
CASE WHEN
的聚合查询的性能，主要可以从以下几个方面入手：
-
索引优化: 确保参与条件判断的字段上有合适的索引。例如，在上面的例子中，
customer_id
和
order_date
字段上应该有索引。
-
避免在 CASE WHEN 中使用复杂的子查询: 复杂的子查询会降低查询性能。尽量将子查询的结果缓存起来，或者使用连接（JOIN）操作代替子查询。
-
简化 CASE WHEN 的条件: 尽量简化
CASE WHEN
的条件，避免不必要的计算。例如，可以使用
BETWEEN
代替多个
AND
条件。
-
使用物化视图: 对于频繁使用的聚合查询，可以考虑使用物化视图来提高查询性能。物化视图是预先计算好的聚合结果，可以大大减少查询时间。
除了统计订单金额和订单数量，CASE WHEN 还能做什么？
CASE WHEN
结合聚合函数，还能实现很多其他的统计分析功能。例如：
- 统计不同年龄段用户的平均消费金额: 可以使用
CASE WHEN
根据用户的年龄段进行分组，然后使用
AVG()
函数计算每个年龄段的平均消费金额。
- 统计不同地区的销售额占比: 可以使用
CASE WHEN
根据地区进行分组，然后使用
SUM()
函数计算每个地区的销售额，并计算每个地区的销售额占比。
- 统计不同产品的退货率: 可以使用
CASE WHEN
区分退货订单和非退货订单，然后使用
COUNT()
函数计算退货订单的数量和总订单数量，并计算退货率。
总而言之，
SQL
聚合函数结合
CASE WHEN
，就像一把瑞士军刀，能让你在数据分析的道路上披荆斩棘，更灵活、更高效地挖掘数据的价值。