


Comment implémenter des clauses WHERE conditionnelles dans SQL Server avec des alternatives ?
Clause WHERE conditionnelle dans SQL Server : Implémentation et alternatives
Dans SQL Server, la clause conditionnelle WHERE vous permet d'appliquer dynamiquement des conditions de filtre en fonction de la valeur d'une expression donnée. Considérez le scénario suivant :
Vous souhaitez récupérer les données d'une table où la colonne DateDropped
correspond à une certaine valeur. Cependant, vous souhaitez également appliquer un filtre supplémentaire basé sur un paramètre nommé @JobsOnHold
. Si @JobsOnHold
est défini sur 1, vous souhaitez inclure les enregistrements où DateAppr
est supérieur ou égal à 0. Sinon, vous souhaitez exclure les enregistrements où DateAppr
est égal à 0.
La requête initiale que vous avez fournie est incorrecte. La syntaxe correcte pour une clause WHERE conditionnelle utilisant CASE est :
WHERE DateDropped = 0 AND CASE WHEN @JobsOnHold = 1 THEN DateAppr >= 0 ELSE DateAppr != 0 END
Cependant, il existe une alternative plus simple qui ne nécessite pas l'utilisation de CASE :
WHERE DateDropped = 0 AND ( (ISNULL(@JobsOnHold, 0) = 1 AND DateAppr >= 0) OR (ISNULL(@JobsOnHold, 0) != 1 AND DateAppr != 0) )
Dans cette version, la fonction ISNULL
est utilisée pour gérer les cas où @JobsOnHold
peut être NULL. La valeur par défaut de @JobsOnHold
est définie sur 0, garantissant que la requête s'exécute correctement même si aucune valeur n'est attribuée au paramètre.
Comprendre la clause conditionnelle WHERE
La clause conditionnelle WHERE évalue une expression et filtre les résultats selon que l'expression est vraie ou fausse. Si l'expression est vraie, la ligne est incluse dans le jeu de résultats. Sinon, la ligne sera exclue.
Conditions Les conditions de la clause WHERE peuvent être arbitrairement complexes, permettant un filtrage hautement personnalisable. Par exemple, vous pouvez créer une requête qui exclut tous les enregistrements ajoutés au cours des dernières 24 heures ou inclut uniquement les enregistrements avec un code d'état spécifique.
Alternatives à la clause WHERE conditionnelle
Dans certains cas, il peut exister des alternatives pour obtenir les résultats souhaités sans utiliser de clause WHERE conditionnelle. Par exemple, vous pouvez utiliser la fonction COALESCE
pour gérer le cas où @JobsOnHold
est NULL. Alternativement, vous pouvez créer deux requêtes distinctes pour chaque valeur possible de @JobsOnHold
.
Cependant, la clause conditionnelle WHERE fournit un moyen concis et efficace d'appliquer une logique de filtrage complexe à vos requêtes SQL. En comprenant leur fonctionnement et les alternatives qui existent, vous pouvez les utiliser efficacement pour récupérer les données dont vous avez besoin.
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Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

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MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

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