SELECT a.managecom,
a.subtype,
count(*) loadsucc,
sum(case when a.state in ('4', '5', '6', '7', '8', '9') then 1 else 0 end) recogsucc,
sum(case when a.state in ('3', '12', '13') then 1 else 0 end) recogfail,
sum(case when a.state in ('1', '2') then 1 else 0 end) waitrecog
FROM ocr_docdetail a, ocr_loaddetail c
WHERE 1 = 1
and a.managecom like '86%'
and a.managecom = c.managecom
and a.bussno = c.bussno
and a.subtype = c.subtype
and c.loadstate = 0
and c.scandate >= date '2012-07-29'
and c.scandate <= date '2013-01-07'
group by a.managecom, a.subtype
order by a.managecom, a.subtype;
case具有两种格式。简单case函数和case搜索函数。
--简单case函数
case sex
when '1' then '男'
when '2' then '女'
else '其他' end
--case搜索函数
case when sex = '1' then '男'
when sex = '2' then '女'
else '其他' end
这两种方式，可以实现相同的功能。简单case函数的写法相对比较简洁，但是和case搜索函数相比，功能方面会有些限制，比如写判定式。
还有一个需要注重的问题，case函数只返回第一个符合条件的值，剩下的case部分将会被自动忽略。
--比如说，下面这段sql，你永远无法得到“第二类”这个结果
case when col_1 in ( 'a', 'b') then'第一类'
when col_1 in ('a') then '第二类'
else '其他' end
下面我们来看一下，使用case函数都能做些什么事情。
一，已知数据按照另外一种方式进行分组，分析。
有如下数据:(为了看得更清楚，我并没有使用国家代码，而是直接用国家名作为primary key)
国家（country） |
人口（population） |
中国 |
600 |
美国 |
100 |
加拿大 |
100 |
英国 |
200 |
法国 |
300 |
日本 |
250 |
德国 |
200 |
墨西哥 |
50 |
印度 |
250 |
根据这个国家人口数据，统计亚洲和北美洲的人口数量。应该得到下面这个结果。
洲 |
人口 |
亚洲 |
1100 |
北美洲 |
250 |
其他 |
700 |
想要解决这个问题，你会怎么做？生成一个带有洲code的view，是一个解决方法，但是这样很难动态的改变统计的方式。
假如使用case函数，sql代码如下:
select sum(population),
case country
when '中国' then'亚洲'
when '印度' then'亚洲'
when '日本' then'亚洲'
when '美国' 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 '中国' then'亚洲'
when '印度' then'亚洲'
when '日本' then'亚洲'
when '美国' then'北美洲'
when '加拿大' then'北美洲'
when '墨西哥' then'北美洲'
else '其他' end;
注：
在上面这个例子中，其实select 了两个字段：sum(population), case country；
country 字段里面原来有很多值，有“中国，美国，日本，加拿大...”等等，select后的case when then else end其实就是相当于把country的值分为三类："亚洲，北美洲，其他"；
其实没有from后面的case when语句，其结果集是这样的，sum得到的是人口population的总数，所以需要将population分组，就有了后面的group by：
后面的case when语句，其实是将前面查询的字段case country进行分组，分成三组："亚洲，北美洲，其他"，然后就能得出结果来
同样的，我们也可以用这个方法来判定工资的等级，并统计每一等级的人数。sql代码如下；
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，用一个sql语句完成不同条件的分组。
有如下数据
国家（country） |
性别（sex） |
人口（population） |
中国 |
1 |
340 |
中国 |
2 |
260 |
美国 |
1 |
45 |
美国 |
2 |
55 |
加拿大 |
1 |
51 |
加拿大 |
2 |
49 |
英国 |
1 |
40 |
英国 |
2 |
60 |
按照国家和性别进行分组，得出结果如下
国家 |
男 |
女 |
中国 |
340 |
260 |
美国 |
45 |
55 |
加拿大 |
51 |
49 |
英国 |
40 |
60 |
普通情况下，用union也可以实现用一条语句进行查询。但是那样增加消耗(两个select部分)，而且sql语句会比较长。
下面是一个是用case函数来完成这个功能的例子
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;
这样我们使用select，完成对二维表的输出形式，充分显示了case函数的强大。
三，在check中使用case函数。
在check中使用case函数在很多情况下都是非常不错的解决方法。可能有很多人根本就不用check，那么我建议你在看过下面的例子之后也尝试一下在sql中使用check。
下面我们来举个例子
公司a，这个公司有个规定，女职员的工资必须高于1000块。假如用check和case来表现的话，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 )
假如单纯使用check，如下所示
constraint check_salary check
( sex = '2' and salary > 1000 )
女职员的条件倒是符合了，男职员就无法输入了。
转自：http://blog.csdn.net/xuxurui007/article/details/8479953