详解Mysql case then使用_MySQL
详解Mysql case then使用_MySQL
表的创建
CREATE TABLE `lee` ( `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` char(20) DEFAULT NULL, `birthday` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
数据插入:
insert into lee(name,birthday) values ('sam','1990-01-01'); insert into lee(name,birthday) values ('lee','1980-01-01'); insert into lee(name,birthday) values ('john','1985-01-01');
第一种用法:
SELECT name, CASE WHEN birthday < '1981' THEN 'old' WHEN birthday > '1988' THEN 'yong' ELSE 'ok' END YORN FROM lee
第二种用法:
SELECT NAME, CASE name WHEN 'sam' THEN 'yong' WHEN 'lee' THEN 'handsome' ELSE 'good' END as oldname FROM lee
第三种:当然了,case when 语句还可以复合
select name, birthday, case when birthday > '1983' then 'yong' when name='lee' then 'handsome' else 'just so so' end from lee;
在这里用sql语句进行日期比较的话,需要对年加引号,要不然可能结果和预期的结果不同,
当然也可以用year函数来实现
select name, case when year(birthday) > 1988 then 'yong' when year(birthday) < 1980 then 'old' else 'ok' END from lee; ========================================================== create table penalties ( paymentno INTEGER not NULL, payment_date DATE not null, amount DECIMAL(7,2) not null, primary key(paymentno) ) insert into penalties values(1,'2008-01-01',3.45); insert into penalties values(2,'2009-01-01',50.45); insert into penalties values(3,'2008-07-01',80.45);
第一题:对罚款登记分为三类,第一类low,包括大于0小于等于40的罚款,第二类moderate大于40到80之间的罚款,第三类high包含所有大于80的罚款
select payment_date, amount, case when amount >= 0 AND amount < 40 then 'low' when amount >=40 AND amount < 80 then 'moderate' when amount >=80 then 'high' else 'null' END FROM penalties
第二题:统计出属于low的罚款编号
select * from ( select paymentno, amount, case when amount >= 0 AND amount < 40 then 'low' when amount >=40 AND amount < 80 then 'moderate' when amount >=80 then 'high' else 'incorrect' end lvl from penalties) as p where p.lvl = 'low'
PS:Mysql,Case When,Case多个字段
select distinct a.PatientID, a.PatientCode, a.PatientSex, a.MobileNo, a.HomePhoneNo, a.UserAge, a.PatientName, a.PatientIDCard, DATE_FORMAT(a.RegistDate,'%Y-%m-%d') as RegistDate, case when b.usedstartTime is not null and b.UsedEndTime is null then '1' when b.usedstartTime is not null and b.UsedEndTime is not null then '2' end as 'usedState' from mets_v_patient_baseinfo a left join mets_devices_used_history b on a.patientid = b.PatientID where (select ifnull(IsDeleted,0) from userpublic_info where UserID = a.PatientID ) = 0 and 1=1 order by PatientID Desc limit 0,15
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Compétences en matière de traitement de la structure des Big Data : Chunking : décomposez l'ensemble de données et traitez-le en morceaux pour réduire la consommation de mémoire. Générateur : générez des éléments de données un par un sans charger l'intégralité de l'ensemble de données, adapté à des ensembles de données illimités. Streaming : lisez des fichiers ou interrogez les résultats ligne par ligne, adapté aux fichiers volumineux ou aux données distantes. Stockage externe : pour les ensembles de données très volumineux, stockez les données dans une base de données ou NoSQL.

La sauvegarde et la restauration d'une base de données MySQL en PHP peuvent être réalisées en suivant ces étapes : Sauvegarder la base de données : Utilisez la commande mysqldump pour vider la base de données dans un fichier SQL. Restaurer la base de données : utilisez la commande mysql pour restaurer la base de données à partir de fichiers SQL.

Les performances des requêtes MySQL peuvent être optimisées en créant des index qui réduisent le temps de recherche d'une complexité linéaire à une complexité logarithmique. Utilisez PreparedStatements pour empêcher l’injection SQL et améliorer les performances des requêtes. Limitez les résultats des requêtes et réduisez la quantité de données traitées par le serveur. Optimisez les requêtes de jointure, notamment en utilisant des types de jointure appropriés, en créant des index et en envisageant l'utilisation de sous-requêtes. Analyser les requêtes pour identifier les goulots d'étranglement ; utiliser la mise en cache pour réduire la charge de la base de données ; optimiser le code PHP afin de minimiser les frais généraux.

Comment insérer des données dans une table MySQL ? Connectez-vous à la base de données : utilisez mysqli pour établir une connexion à la base de données. Préparez la requête SQL : Écrivez une instruction INSERT pour spécifier les colonnes et les valeurs à insérer. Exécuter la requête : utilisez la méthode query() pour exécuter la requête d'insertion en cas de succès, un message de confirmation sera généré.

La création d'une table MySQL à l'aide de PHP nécessite les étapes suivantes : Connectez-vous à la base de données. Créez la base de données si elle n'existe pas. Sélectionnez une base de données. Créer un tableau. Exécutez la requête. Fermez la connexion.

Pour utiliser les procédures stockées MySQL en PHP : Utilisez PDO ou l'extension MySQLi pour vous connecter à une base de données MySQL. Préparez l'instruction pour appeler la procédure stockée. Exécutez la procédure stockée. Traitez le jeu de résultats (si la procédure stockée renvoie des résultats). Fermez la connexion à la base de données.

L'un des changements majeurs introduits dans MySQL 8.4 (la dernière version LTS en 2024) est que le plugin « MySQL Native Password » n'est plus activé par défaut. De plus, MySQL 9.0 supprime complètement ce plugin. Ce changement affecte PHP et d'autres applications

La base de données Oracle et MySQL sont toutes deux des bases de données basées sur le modèle relationnel, mais Oracle est supérieur en termes de compatibilité, d'évolutivité, de types de données et de sécurité ; tandis que MySQL se concentre sur la vitesse et la flexibilité et est plus adapté aux ensembles de données de petite et moyenne taille. ① Oracle propose une large gamme de types de données, ② fournit des fonctionnalités de sécurité avancées, ③ convient aux applications de niveau entreprise ; ① MySQL prend en charge les types de données NoSQL, ② a moins de mesures de sécurité et ③ convient aux applications de petite et moyenne taille.
