谓词和CASE

本文主要是介绍谓词和CASE，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

谓词（LIKE、BETWEEN、IS NULL、IS NOT NULL、IN、EXISTS）及 CASE

假如我们有一张表，表名为 predicate_table，如下所示：

+---------------+---------------+-------------+-------------+
| number_column | string_column | date_column | bool_column |
+---------------+---------------+-------------+-------------+
|            10 | Apple         | 2024-06-10  |           1 |
|            20 | Banana        | 2024-06-11  |           0 |
|            15 | Orange        | 2024-06-12  |           1 |
+---------------+---------------+-------------+-------------+

谓词

在SQL中，谓词是返回值为真值（TRUE、FALSE或UNKNOWN）的表达式。谓词通常由比较运算符、逻辑运算符和特殊的值（如NULL）组成，它们可以用于筛选、限制或者连接数据表中的数据SQL中的常见谓词主要有LIKE、BETWEEN、IS NULL、IS NOT NULL、IN、EXISTS等

LIKE：使用通配符检查字符串是否匹配模式。

SELECT * 
FROM predicate_table 
WHERE string_column LIKE 'Ap%';+---------------+---------------+-------------+-------------+
| number_column | string_column | date_column | bool_column |
+---------------+---------------+-------------+-------------+
|            10 | Apple         | 2024-06-10  |           1 |
+---------------+---------------+-------------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

BETWEEN：检查值是否在指定范围内。

SELECT * 
FROM predicate_table 
WHERE date_column BETWEEN '2024-06-10' AND '2024-06-11';+---------------+---------------+-------------+-------------+
| number_column | string_column | date_column | bool_column |
+---------------+---------------+-------------+-------------+
|            10 | Apple         | 2024-06-10  |           1 |
|            20 | Banana        | 2024-06-11  |           0 |
+---------------+---------------+-------------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)

IS NULL / IS NOT NULL：检查值是否为空或非空。

SELECT * 
FROM predicate_table 
WHERE string_column IS NULL;Empty set (0.00 sec) --这是因为我们的数据表中不存在空值，所以查询的结果为空

SELECT * 
FROM predicate_table 
WHERE string_column IS NOT NULL;+---------------+---------------+-------------+-------------+
| number_column | string_column | date_column | bool_column |
+---------------+---------------+-------------+-------------+
|            10 | Apple         | 2024-06-10  |           1 |
|            20 | Banana        | 2024-06-11  |           0 |
|            15 | Orange        | 2024-06-12  |           1 |
+---------------+---------------+-------------+-------------+
3 rows in set (0.00 sec)

"上面"和"下面"的查询结果之间的差异，主要是由WHERE子句中的NOT关键字引起的。换句话说，NOT关键字的存在或不存在，导致了查询结果的不同。

IN：检查值是否在给定的列表中。

SELECT * 
FROM predicate_table 
WHERE number_column IN (10, 15);+---------------+---------------+-------------+-------------+
| number_column | string_column | date_column | bool_column |
+---------------+---------------+-------------+-------------+
|            10 | Apple         | 2024-06-10  |           1 |
|            15 | Orange        | 2024-06-12  |           1 |
+---------------+---------------+-------------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)

EXISTS 子查询：

SELECT *
FROM predicate_table p
WHERE EXISTS (SELECT *FROM predicate_tableWHERE  number_column < 11
);+---------------+---------------+-------------+-------------+
| number_column | string_column | date_column | bool_column |
+---------------+---------------+-------------+-------------+
|            10 | Apple         | 2024-06-10  |           1 |
|            20 | Banana        | 2024-06-11  |           0 |
|            15 | Orange        | 2024-06-12  |           1 |
+---------------+---------------+-------------+-------------+
3 rows in set (0.00 sec)

子查询会检查是否存在满足条件 date_column < '2024-06-11' 的行。如果存在，EXISTS 返回 TRUE，子查询会返回相应的行；否则，返回空结果集。

很难明白？不用着急。实际上即使不使用 EXISTS ，基本上也都可以用 IN 或者 NOT IN 代替。

CASE 表达式（很常用且简单）

当涉及到 SQL 查询时，“CASE”是一种非常有用的表达式，允许在查询中执行条件逻辑。它允许根据条件的真假来返回不同的值。CASE 表达式通常与 SELECT 语句一起使用，但也可以在 WHERE、ORDER BY 和 GROUP BY 子句中使用。其语法为：

CASEWHEN 求值表达式1 THEN 表达式1WHEN 求值表达式2 THEN 表达式2...ELSE 表达式
END

举个例子：

SELECT *,CASEWHEN number_column < 15 THEN 'Small'WHEN number_column >= 15 AND number_column < 25 THEN 'Medium'ELSE 'Large'END AS number_category
FROMpredicate_table;+---------------+---------------+-------------+-------------+-----------------+
| number_column | string_column | date_column | bool_column | number_category |
+---------------+---------------+-------------+-------------+-----------------+
|            10 | Apple         | 2024-06-10  |           1 | Small           |
|            20 | Banana        | 2024-06-11  |           0 | Medium          |
|            15 | Orange        | 2024-06-12  |           1 | Medium          |
+---------------+---------------+-------------+-------------+-----------------+
3 rows in set (0.00 sec)