我們在進行項目開發中，經常會遇到多條件模糊查詢的需求。對此，我們常見的解決方案有兩種：一是在程序端拼接SQL字符串，根據是否選擇了某個條件，構造相應的SQL字符串；二是在數據庫的存儲過程中使用動態的SQL語句。其本質也是拼接SQL字符串，不過是從程序端轉移到數據庫端而已。

這兩種方式的缺點是顯而易見的：一是當多個條件每個都可為空時，要使用多個if語句進行判斷；二是拼接的SQL語句容易產生SQL注入漏洞。

最近寫數據庫存儲過程的時候經常使用case when 語句，正好可以用這個語句解決一下以上問題。以SQL中的NorthWind數據庫為例，我要操作的是其中的Employees表，該表中默認數據如下：  

使用如下腳本來查詢表中數據：

代碼

 DECLARE @FirstName NVARCHAR(), 
     @LastName  NVARCHAR(); 
 SELECT @FirstName = '', 
     @LastName = ''; 
 SELECT * 
 FROM  Employees c 
 WHERE CHARINDEX( 
       ( 
         CASE 
           WHEN @FirstName = '' THEN FirstName
           ELSE @FirstName
         END
       ),
       FirstName
     ) > 
     AND CHARINDEX(
         (CASE WHEN @LastName = '' THEN LastName ELSE @LastName END),
         LastName
       ) > 

 執行后會發現查出的結果和圖1一樣。

我們把第二行的@FirstName變量賦值為'n'試試，會把所有FirstName字段中包含字符串'n'的記錄查出來，如下圖：

如果我們再把第三行的@LastName變量賦值為'd'試試，結果會把所有FirstName字段包含'n'并且LastName字段包含'd'的記錄查出來，如下圖：

通過以上例子我們可以看到，通過給兩個變量傳遞不同的值，就可以根據多條件進行模糊查詢了，如果把上面的語句寫在存儲過程中，就可以不必再拼接SQL語句了，也不會出現注入式問題了。

以上腳本的簡單說明：用charindex函數替換like，避免拼接sql語句；使用case when 語句，當傳遞的參數值為空字符串時讓條件始終為真，即等于忽略該條件，不為空串時按參數值模糊查詢。

以上是工作中的經驗總結，希望對大家有幫助。有關case when還有一些比較實用的用法，有時間的話再寫寫。

下面給大家介紹SQL CASE 多條件用法

Case具有兩種格式。簡單Case函數和Case搜索函數。

--簡單Case函數
CASE sex
     WHEN '' THEN '男'
     WHEN '' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函數
CASE WHEN sex = '' THEN '男'
     WHEN sex = '' THEN '女'
ELSE '其他' END

這兩種方式，可以實現相同的功能。簡單Case函數的寫法相對比較簡潔，但是和Case搜索函數相比，功能方面會有些限制，比如寫判斷式。

還有一個需要注意的問題，Case函數只返回第一個符合條件的值，剩下的Case部分將會被自動忽略。

--比如說，下面這段SQL，你永遠無法得到“第二類”這個結果

CASE WHEN col_ IN ( 'a', 'b') THEN '第一類'
     WHEN col_ IN ('a')    THEN '第二類'
ELSE'其他' END

下面我們來看一下，使用Case函數都能做些什么事情。

一，已知數據按照另外一種方式進行分組，分析。

有如下數據:(為了看得更清楚，我并沒有使用國家代碼，而是直接用國家名作為Primary Key)

國家（country）    人口（population）

中國   

美國   

加拿大   

英國   

法國   

日本   

德國   

墨西哥   

印度   

根據這個國家人口數據，統計亞洲和北美洲的人口數量。應該得到下面這個結果。

洲    人口

亞洲   

北美洲   

其他   

想要解決這個問題，你會怎么做？生成一個帶有洲Code的View，是一個解決方法，但是這樣很難動態的改變統計的方式。

如果使用Case函數，SQL代碼如下:

SELECT SUM(population),
    CASE country
        WHEN '中國'   THEN '亞洲'
        WHEN '印度'   THEN '亞洲'
        WHEN '日本'   THEN '亞洲'
        WHEN '美國'   THEN '北美洲'
        WHEN '加拿大' THEN '北美洲'
        WHEN '墨西哥' THEN '北美洲'
    ELSE '其他' END
FROM  Table_A
GROUP BY CASE country
        WHEN '中國'   THEN '亞洲'
        WHEN '印度'   THEN '亞洲'
        WHEN '日本'   THEN '亞洲'
        WHEN '美國'   THEN '北美洲'
        WHEN '加拿大' THEN '北美洲'
        WHEN '墨西哥' THEN '北美洲'
    ELSE '其他' END;

同樣的，我們也可以用這個方法來判斷工資的等級，并統計每一等級的人數。SQL代碼如下；

SELECT
    CASE WHEN salary = THEN ''
       WHEN salary > AND salary =  THEN ''
       WHEN salary > AND salary =  THEN ''
       WHEN salary > AND salary = THEN ''
    ELSE NULL END salary_class,
    COUNT(*)
FROM  Table_A
GROUP BY
    CASE WHEN salary = THEN ''
       WHEN salary > AND salary =  THEN ''
       WHEN salary > AND salary =  THEN ''
       WHEN salary > AND salary = THEN ''
    ELSE NULL END;

二，用一個SQL語句完成不同條件的分組。

有如下數據

國家（country）    性別（sex）    人口（population）

中國       

中國       

美國       

美國       

加拿大       

加拿大       

英國       

英國       

按照國家和性別進行分組，得出結果如下

國家    男    女

中國       

美國       

加拿大       

英國       

普通情況下，用UNION也可以實現用一條語句進行查詢。但是那樣增加消耗(兩個Select部分)，而且SQL語句會比較長。

下面是一個是用Case函數來完成這個功能的例子

SELECT country,
    SUM( CASE WHEN sex = '' THEN 
           population ELSE END), --男性人口
    SUM( CASE WHEN sex = '' THEN 
           population ELSE END)  --女性人口
FROM Table_A
GROUP BY country;

這樣我們使用Select，完成對二維表的輸出形式，充分顯示了Case函數的強大。

三，在Check中使用Case函數。

在Check中使用Case函數在很多情況下都是非常不錯的解決方法。可能有很多人根本就不用Check，那么我建議你在看過下面的例子之后也嘗試一下在SQL中使用Check。

下面我們來舉個例子

公司A，這個公司有個規定，女職員的工資必須高于塊。如果用Check和Case來表現的話，如下所示

CONSTRAINT check_salary CHECK
      ( CASE WHEN sex = ''
         THEN CASE WHEN salary > 
            THEN ELSE END
         ELSE END = )

如果單純使用Check，如下所示

CONSTRAINT check_salary CHECK
      ( sex = '' AND salary > )

女職員的條件倒是符合了，男職員就無法輸入了。 

****我的一個示例：br>SELECT (CASE WHEN t.name='name' THEN 'ok' ELSE 'no' END) AS myCom, jname FROM tbr>定義一個新的字段，此字段用來顯示字段結果的不同顯示結果，似于switch...case