你写了很多 SQL，用 CASE WHEN 的方式，大概只有两种：

CASE WHEN col = 'A' THEN '类目A'
     WHEN col = 'B' THEN '类目B'
     ELSE '其他' END

然后就没了。

如果是这样，你可能低估了 CASE WHEN 功力。

业务方要一张报表，按用户等级分层看数据：

-- 等级分布：高中低三个用户群
SELECT '高活跃用户' AS user_group, COUNT(*) AS cnt
FROM users WHERE activity_score >= 80
UNION ALL
SELECT '中活跃用户' AS user_group, COUNT(*) AS cnt
FROM users WHERE activity_score BETWEEN 50 AND 79
UNION ALL
SELECT '低活跃用户' AS user_group, COUNT(*) AS cnt
FROM users WHERE activity_score < 50;

三个 UNION ALL，三次全表扫描。假设 users 表 1000 万行，前者扫三遍，后者只扫一遍。

用 CASE WHEN，一遍搞定：

SELECT
    CASE WHEN activity_score >= 80   THEN '高活跃用户'
         WHEN activity_score >= 50   THEN '中活跃用户'
         ELSE  '低活跃用户' END AS user_group,
    COUNT(*) AS cnt
FROM users
GROUP BY 1;

这就是 CASE WHEN 在 GROUP BY 里的威力——把原本 N 个 UNION ALL 的写法，收成一次扫描加分组。

02 把"不重要"的 N 个值归为"其他"

你做用户地域分析，城市有 50 个，但业务上只关心前 5 个，其他统一归为"其他城市"：

SELECT
    CASE WHEN city IN ('北京', '上海', '深圳', '广州', '杭州')
         THEN city
         ELSE '其他城市' END AS city_group,
    COUNT(*) AS user_cnt
FROM users
GROUP BY city_group
ORDER BY user_cnt DESC;

进阶——用 CASE WHEN 控制 ORDER BY 排序顺序：

SELECT
    CASE WHEN city IN ('北京', '上海', '深圳', '广州', '杭州')
         THEN city
         ELSE '其他城市' END AS city_group,
    COUNT(*) AS user_cnt
FROM users
GROUP BY city_group
ORDER BY
    CASE WHEN city_group = '其他城市' THEN 1 ELSE 0 END,
    user_cnt DESC;

"其他城市"永远排最后。

03 行列转换：把行变成列，做透视表

这是 CASE WHEN 在分析场景里最有价值的用法，没有之一。

看场景：一张订单表，每行是一个用户一个月的消费记录。老板要看每个用户 1 月、2 月、3 月分别花了多少钱，列对齐——这是行转列。

一条 SQL：

SELECT
    user_id,
    SUM(CASE WHEN month = '2026-01' THEN spend ELSE 0 END) AS jan_spend,
    SUM(CASE WHEN month = '2026-02' THEN spend ELSE 0 END) AS feb_spend,
    SUM(CASE WHEN month = '2026-03' THEN spend ELSE 0 END) AS mar_spend,
    SUM(spend) AS total_spend
FROM monthly_spend
WHERE month IN ('2026-01', '2026-02', '2026-03')
GROUP BY user_id;

结果：

原理：每一列的 SUM 只累加 CASE WHEN 条件为真的那一行，其他行贡献 0——每列对应一个月，列对齐。

进阶：加一个维度（地区），只需 GROUP BY 多写一个字段：

SELECT
    region,
    user_id,
    SUM(CASE WHEN month = '2026-01' THEN spend ELSE 0 END) AS jan,
    SUM(CASE WHEN month = '2026-02' THEN spend ELSE 0 END) AS feb,
    SUM(CASE WHEN month = '2026-03' THEN spend ELSE 0 END) AS mar
FROM monthly_spend
WHERE month IN ('2026-01', '2026-02', '2026-03')
GROUP BY region, user_id
ORDER BY region, total_spend DESC;

04 条件聚合：一个 SELECT 同时出多个条件下的指标

这是分析师用得最多、但教程写得最少的一个用法。

场景：同时看"付费用户数"、"免费用户数"、"付费金额"——四个指标，正常写法是四个子查询。

CASE WHEN + 聚合函数，一遍搞定：

SELECT
    region,
    -- 付费用户数
    COUNT(DISTINCT CASE WHEN is_paid = 1 THEN user_id END) AS paid_user_cnt,
    -- 免费用户数
    COUNT(DISTINCT CASE WHEN is_paid = 0 THEN user_id END) AS free_user_cnt,
    -- 付费金额
    SUM(CASE WHEN is_paid = 1 THEN amount ELSE 0 END) AS paid_amount,
    -- 免费引导金额
    SUM(CASE WHEN is_paid = 0 THEN guide_amount ELSE 0 END) AS free_guide_amount
FROM orders
GROUP BY region;

注意：CASE WHEN 写在 COUNT(DISTINCT ...) 里面，相当于先过滤再计数。COUNT(col) 忽略 NULL，所以 COUNT 场景下 ELSE NULL 跟不写 ELSE 效果一样。

但 SUM 必须写 ELSE 0——因为 SUM 遇到 NULL 是不累加的，和 ELSE 0 效果一样，但可读性差，容易漏：

-- ❌ 隐患：SUM 忘了写 ELSE，返回结果看起来对但逻辑不清晰
SELECT SUM(CASE WHEN is_paid = 1 THEN amount END) AS paid_amount FROM orders;

-- ✅ 标准写法
SELECT SUM(CASE WHEN is_paid = 1 THEN amount ELSE 0 END) AS paid_amount FROM orders;

05 多条件嵌套分类：WHEN 里还能再套 WHEN

CASE WHEN 可以嵌套，用来处理两个维度交叉的分类。

场景：给用户打标签，消费频次（高/中/低）× 客单价（高/低），组合成 6 类用户：

SELECT
    user_id,
    CASE
        WHEN order_cnt >= 10 AND avg_order_amount >= 500 THEN '高频高价值'
        WHEN order_cnt >= 10 AND avg_order_amount < 500  THEN '高频低价值'
        WHEN order_cnt >= 3  AND avg_order_amount >= 500 THEN '中频高价值'
        WHEN order_cnt >= 3  AND avg_order_amount < 500  THEN '中频低价值'
        WHEN avg_order_amount >= 500 THEN '低频高价值'
        ELSE  '低频低价值'
    END AS user_segment
FROM user_stats;

条件顺序很重要。 上面把 order_cnt >= 10 的判断放在前面先匹配，如果反过来写，低频高价值用户会被优先匹配为"低频高价值"，而实际上如果他同时满足 order_cnt >= 3 应该归入"中频高价值"。

06 综合实战：各城市月度消费趋势表

把前面所有用法串在一起，做一张真实业务里常用的报表：

WITH city_monthly AS (
    SELECT
        CASE
            WHEN city IN ('北京', '上海', '深圳', '广州', '杭州')
            THEN city
            ELSE '其他城市' END AS city_group,
        LEFT(order_month, 7) AS month,
        SUM(order_amount) AS monthly_amount
    FROM orders
    WHERE LEFT(order_month, 7) >= '2026-01'
      AND LEFT(order_month, 7) <= '2026-03'
    GROUP BY 1, 2
)
SELECT
    city_group,
    SUM(CASE WHEN month = '2026-01' THEN monthly_amount ELSE 0 END) AS jan_amount,
    SUM(CASE WHEN month = '2026-02' THEN monthly_amount ELSE 0 END) AS feb_amount,
    SUM(CASE WHEN month = '2026-03' THEN monthly_amount ELSE 0 END) AS mar_amount,
    SUM(monthly_amount) AS q1_total,
    ROUND(
        (SUM(CASE WHEN month = '2026-03' THEN monthly_amount ELSE 0 END)
        - SUM(CASE WHEN month = '2026-01' THEN monthly_amount ELSE 0 END)) * 100.0
        / NULLIF(SUM(CASE WHEN month = '2026-01' THEN monthly_amount ELSE 0 END), 0),
        2
    ) AS q1_growth_pct
FROM city_monthly
GROUP BY city_group
ORDER BY q1_total DESC;

一个 CTE + 一层 SELECT，城市归类、行转列透视、季度环比增长率，全部搞定。

07 CASE WHEN 语法速查

-- 基础语法
CASE
    WHEN 条件1 THEN 结果1
    WHEN 条件2 THEN 结果2
    WHEN 条件3 AND 条件4 THEN 结果3
    ELSE 默认结果          -- 建议永远写上
END

-- 在 GROUP BY 里
GROUP BY CASE WHEN ... END

-- 在聚合函数里
SUM(CASE WHEN condition THEN col ELSE 0 END)
COUNT(DISTINCT CASE WHEN condition THEN col END)

-- 嵌套
CASE WHEN 条件1 THEN
    CASE WHEN 子条件A THEN 'A1' ELSE 'A2' END
WHEN 条件2 THEN 'B'
ELSE 'C'
END

阅读原文：原文链接