--簡單Case函數
CASE sex
         WHEN '1' THEN '男'
         WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函數
CASE WHEN sex = '1' THEN '男'
         WHEN sex = '2' 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_1 IN ( 'a', 'b') THEN '第一類'
         WHEN col_1 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    600
美國    100
加拿大    100
英國    200
法國    300
日本    250
德國    200
墨西哥    50
印度    250

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    1100
北美洲    250
其他    700

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 = 500 THEN '1'
             WHEN salary > 500 AND salary = 600  THEN '2'
             WHEN salary > 600 AND salary = 800  THEN '3'
             WHEN salary > 800 AND salary = 1000 THEN '4'
        ELSE NULL END salary_class,
        COUNT(*)
FROM    Table_A
GROUP BY
        CASE WHEN salary = 500 THEN '1'
             WHEN salary > 500 AND salary = 600  THEN '2'
             WHEN salary > 600 AND salary = 800  THEN '3'
             WHEN salary > 800 AND salary = 1000 THEN '4'
        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    1    340
中國    2    260
美國    1    45
美國    2    55
加拿大    1    51
加拿大    2    49
英國    1    40
英國    2    60

按照國家和性別進行分組，得出結果如下
國家    男    女
中國    340    260
美國    45    55
加拿大    51    49
英國    40    60

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 = '1' THEN
                      population ELSE 0 END),  --男性人口
       SUM( CASE WHEN sex = '2' THEN
                      population ELSE 0 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1000塊。如果用Check和Case來表現的話，如下所示
CONSTRAINT check_salary CHECK
           ( CASE WHEN sex = '2'
                  THEN CASE WHEN salary > 1000
                        THEN 1 ELSE 0 END
                  ELSE 1 END = 1 )

如果單純使用Check，如下所示
CONSTRAINT check_salary CHECK
           ( sex = '2' AND salary > 1000 )

女職員的條件倒是符合了，男職員就無法輸入了。