首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

SQL:WHERE子句中的IF子句

在 SQL 中,WHERE 子句用于过滤查询结果,但是 WHERE 子句中不支持 IF 子句。如果需要根据条件过滤查询结果,可以使用 CASE 表达式或逻辑运算符。

例如,假设有一个名为 orders 的表,其中包含订单信息,包括订单状态和订单金额。如果要查询金额大于 100 的已完成订单,可以使用以下查询语句:

代码语言:txt
复制
SELECT * FROM orders WHERE order_status = 'completed' AND order_amount > 100;

如果要根据订单状态选择性地应用过滤条件,可以使用 CASE 表达式:

代码语言:txt
复制
SELECT * FROM orders WHERE 
CASE 
WHEN order_status = 'completed' THEN order_amount > 100 
WHEN order_status = 'pending' THEN order_amount > 50 
ELSE order_amount > 20 
END;

以上查询语句将根据订单状态选择性地应用过滤条件。如果订单状态为已完成,则只返回订单金额大于 100 的订单;如果订单状态为待处理,则只返回订单金额大于 50 的订单;否则,只返回订单金额大于 20 的订单。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

HAWQ取代传统数仓实践(十九)——OLAP

本文介绍了 Zeppelin 是什么、能做什么,以及 Zeppelin 的特性、组件和扩展。主要内容包括:Zeppelin 是基于 Apache Spark 的开源大数据可视化分析平台,支持交互式查询、实时数据可视化和机器学习等功能。Zeppelin 的特性包括支持多种数据源、提供交互式查询、支持实时数据可视化、提供机器学习接口等。Zeppelin 的组件包括: Notebook:交互式查询工具,支持多种编程语言; Interpreter:解释器,支持多种编程语言; Notebook Server:服务端,支持交互式查询; Shell:命令行工具,支持交互式查询; Spark:基于 Spark 的数据科学平台,支持交互式查询; ML:机器学习平台,支持交互式查询; Gallery:数据可视化模块,支持数据可视化; Extensions:扩展模块,支持自定义功能。

05

批量 SQL 之 FORALL 语句

对PL/SQL而言,任何的PL/SQL块或者子程序都是PL/SQL引擎来处理,而其中包含的SQL语句则由PL/SQL引擎发送SQL语句转交到SQL引擎来处 理,SQL引擎处理完毕后向PL/SQL引擎返回数据。Pl/SQL与SQL引擎之间的通信则称之为上下文切换。过多的上下文切换将带来过量的性能负载。 因此为减少性能的FORALL与BULK COLLECT的子句应运而生。即仅仅使用一次切换多次执行来降低上下文切换次数。本文主要描述FORALL子句。 一、FORALL语法描述     FORALL loop_counter IN bounds_clause            -->注意FORALL块内不需要使用loop, end loop     SQL_STATEMENT [SAVE EXCEPTIONS];     bounds_clause的形式     lower_limit .. upper_limit                                     -->指明循环计数器的上限和下限,与for循环类似     INDICES OF collection_name BETWEEN lower_limit .. upper_limit  -->引用特定集合元素的下标(该集合可能为稀疏)     VALUES OF colletion_name                                       -->引用特定集合元素的值     SQL_STATEMENT部分:SQL_STATEMENT部分必须是一个或者多个集合的静态或者动态的DML(insert,update,delete)语句。     SAVE EXCEPTIONS部分:对于SQL_STATEMENT部分导致的异常使用SAVE EXCEPTIONS来保证异常存在时语句仍然能够继续执行。 二、使用 FORALL 代替 FOR 循环提高性能

02

基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术

五、快照 前面实验说明了处理维度的扩展。本节讨论两种事实表的扩展技术。 有些用户,尤其是管理者,经常要看某个特定时间点的数据。也就是说,他们需要数据的快照。周期快照和累积快照是两种常用的事实表扩展技术。 周期快照是在一个给定的时间对事实表进行一段时期的总计。例如,一个月销售订单周期快照汇总每个月底时总的销售订单金额。 累积快照用于跟踪事实表的变化。例如,数据仓库可能需要累积(存储)销售订单从下订单的时间开始,到订单中的商品被打包、运输和到达的各阶段的时间点数据来跟踪订单生命周期的进展情况。用户可能要取得在某个给定时间点,销售订单处理状态的累积快照。 下面说明周期快照和累积快照的细节问题。 1. 周期快照 下面以销售订单的月底汇总为例说明如何实现一个周期快照。 首先需要添加一个新的事实表。下图中的模式显示了一个名为month_end_sales_order_fact的新事实表。

02
领券