解决 SQL Server 2008 WHERE 子句中的 CASE 语句问题
在 SQL Server 2008 的 WHERE 子句中使用 CASE 语句可能会带来困难。 以下查询举例说明了一个常见问题:
SELECT tl.storenum 'Store #', co.ccnum 'FuelFirst Card #', co.dtentered 'Date Entered', CASE st.reasonid WHEN 1 THEN 'Active' WHEN 2 THEN 'Not Active' WHEN 0 THEN st.ccstatustypename ELSE 'Unknown' END 'Status', CASE st.ccstatustypename WHEN 'Active' THEN ' ' WHEN 'Not Active' THEN ' ' ELSE st.ccstatustypename END 'Reason', UPPER(REPLACE(REPLACE(co.personentered,'RT\\',''),'RACETRAC\\','')) 'Person Entered', co.comments 'Comments or Notes' FROM comments co INNER JOIN cards cc ON co.ccnum=cc.ccnum INNER JOIN customerinfo ci ON cc.customerinfoid=ci.customerinfoid INNER JOIN ccstatustype st ON st.ccstatustypeid=cc.ccstatustypeid INNER JOIN customerstatus cs ON cs.customerstatuscd=ci.customerstatuscd INNER JOIN transactionlog tl ON tl.transactionlogid=co.transactionlogid LEFT JOIN stores s ON s.StoreNum = tl.StoreNum WHERE CASE LEN('TestPerson') WHEN 0 THEN co.personentered = co.personentered ELSE co.personentered LIKE '%TestPerson' END AND cc.ccnum = CASE LEN('TestFFNum') WHEN 0 THEN cc.ccnum ELSE 'TestFFNum' END AND CASE LEN('2011-01-09 11:56:29.327') WHEN 0 THEN co.DTEntered = co.DTEntered ELSE CASE LEN('2012-01-09 11:56:29.327') WHEN 0 THEN co.DTEntered >= '2011-01-09 11:56:29.327' ELSE co.DTEntered BETWEEN '2011-01-09 11:56:29.327' AND '2012-01-09 11:56:29.327' END END AND tl.storenum < 699 ORDER BY tl.StoreNum
解决方案:用布尔逻辑重构
核心问题在于 WHERE 子句的条件逻辑中直接使用了 CASE 语句。 CASE 表达式应该产生一个值;它们不应该是全部情况。
解决方案涉及使用 AND
和 OR
运算符将 CASE 语句替换为等效的布尔逻辑:
SELECT tl.storenum 'Store #', co.ccnum 'FuelFirst Card #', co.dtentered 'Date Entered', CASE st.reasonid WHEN 1 THEN 'Active' WHEN 2 THEN 'Not Active' WHEN 0 THEN st.ccstatustypename ELSE 'Unknown' END 'Status', CASE st.ccstatustypename WHEN 'Active' THEN ' ' WHEN 'Not Active' THEN ' ' ELSE st.ccstatustypename END 'Reason', UPPER(REPLACE(REPLACE(co.personentered,'RT\\',''),'RACETRAC\\','')) 'Person Entered', co.comments 'Comments or Notes' FROM comments co INNER JOIN cards cc ON co.ccnum=cc.ccnum INNER JOIN customerinfo ci ON cc.customerinfoid=ci.customerinfoid INNER JOIN ccstatustype st ON st.ccstatustypeid=cc.ccstatustypeid INNER JOIN customerstatus cs ON cs.customerstatuscd=ci.customerstatuscd INNER JOIN transactionlog tl ON tl.transactionlogid=co.transactionlogid LEFT JOIN stores s ON s.StoreNum = tl.StoreNum WHERE (LEN('TestPerson') = 0 AND co.personentered = co.personentered) OR (LEN('TestPerson') > 0 AND co.personentered LIKE '%TestPerson') AND ((LEN('TestFFNum') = 0 AND cc.ccnum = cc.ccnum) OR (LEN('TestFFNum') > 0 AND cc.ccnum = 'TestFFNum')) AND ((LEN('2011-01-09 11:56:29.327') = 0 AND co.DTEntered = co.DTEntered) OR (LEN('2012-01-09 11:56:29.327') = 0 AND co.DTEntered >= '2011-01-09 11:56:29.327') OR (co.DTEntered BETWEEN '2011-01-09 11:56:29.327' AND '2012-01-09 11:56:29.327')) AND tl.storenum < 699 ORDER BY tl.StoreNum;
性能增强
虽然这个更正后的查询可以正确运行,但性能还可以进一步提高:
-
减少嵌套:深度嵌套的
OR
条件可能会降低效率。 考虑替代查询结构(例如,使用UNION ALL
来表示不同的搜索条件)。 -
索引: 确保
WHERE
子句中经常使用的列上存在索引(例如co.personentered
、cc.ccnum
、co.DTEntered
、tl.storenum
)。 - 参数化:如果这些“测试”值是变量,请使用参数化查询来避免重复查询解析。
通过解决这些问题,您可以创建更高效、更易读的 SQL 查询。
以上是如何在SQL Server 2008中正确使用WHERE子句中的CASE语句?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

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在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

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