case n when n1 then c case a when b then d else end as

这是一个 SQL 查询中的 CASE 表达式，它的语法如下：

CASE expression 
   WHEN value1 THEN result1
   WHEN value2 THEN result2
   ...
   ELSE result
END

其中，`expression` 是需要进行比较的表达式，`value1`、`value2` 等是需要匹配的值，`result1`、`result2` 等是对应匹配值的结果，`result` 是默认值。在你给出的语句中，有两个 CASE 表达式，第一个 CASE 表达式是：

CASE n
   WHEN n1 THEN c
END

它的意思是，如果 `n` 的值等于 `n1`，那么返回 `c`，否则返回 `NULL`。第二个 CASE 表达式是：

CASE a
   WHEN b THEN d
   ELSE NULL
END

它的意思是，如果 `a` 的值等于 `b`，那么返回 `d`，否则返回 `NULL`。整个语句的意思是，根据两个 CASE 表达式的结果返回相应的值。

相关问题

检查这段mysql语法错误set @n1= ceiling(0.25*(select count(*) from customers)); select @n1; set @n2=ceiling(0.8*(select count(*) from customers)); select @n2; with tmp as( select customerid,sum(amount) amt from customers join orders using(customerid) join orderitems using(orderid) group by customerid),tmp2 as( select *,rank() over(order by amt desc) num from tmp),tmp3 as( select *, case when num<@n1 then'A' when num>@n2 then'B' else 'C' end as'category' from tmp2) select *,row_number()over( partition by category order by amt desc) num1 from tmp3;

这段 MySQL 语法的确存在语法错误，是因为在 `tmp3` 子查询中给 `case` 语句的第二个 `when` 子句加了引号，导致 MySQL 无法正确解析该语句。正确的语法如下所示：

set @n1= ceiling(0.25*(select count(*) from customers)); 
select @n1; 
set @n2=ceiling(0.8*(select count(*) from customers)); 
select @n2; 
with tmp as( 
    select customerid,sum(amount) amt 
    from customers join orders using(customerid) join orderitems using(orderid) 
    group by customerid
),
tmp2 as( 
    select *,rank() over(order by amt desc) num 
    from tmp
),
tmp3 as( 
    select *, 
        case  
            when num<@n1 then 'A' 
            when num>@n2 then 'B' 
            else 'C'  
        end as category 
    from tmp2
) 
select *,row_number()over( partition by category order by amt desc) num1 
from tmp3;

注意，上面的 SQL 语句可能并不适用于所有版本的 MySQL 数据库，具体实现上可能会有所不同。

neo4j 优化这段代码 match (begin:custom) where begin.number = '222' optional match p = (begin)-[*..6]-(end) where ALL( n1 in nodes(p) where size([n2 in nodes(p) where id(n1) = id(n2)])=1 ) //遍历nodes, 每得到一个node就在nodes中找一下他自己有几个，如果不等于1就不要了 UNWIND nodes(p) as pn with distinct pn match (m1)-[r1]->(pn) where labels(pn) = ["custom"] with pn,m1,case when 2023-toInteger( m1.bornyear) >=60 then 1 else 0 end as judge with distinct judge // return case collect( judge) when >=1 then "家中是否有老人（是）" else "家中是否有老人（否）" end as 家中是否有老人 return collect( judge) 返回结果将进行判断，若结果中含1，则返回结果“是有老人”，否则返回无

根据您提供的代码，我认为可以尝试以下优化：

1. 尽可能使用标签和关系类型过滤节点和关系，以提高匹配效率。

2. 将遍历过程中的节点去重操作移动到遍历完成后进行，以减少遍历次数。

3. 将匹配条件中的表达式尽可能提前计算，以避免在匹配过程中重复计算。

优化后的代码如下：

MATCH (begin:custom {number: '222'})
OPTIONAL MATCH p = (begin)-[*..6]-()
WHERE ALL(n IN nodes(p) WHERE size([m IN nodes(p) WHERE m = n]) = 1)
WITH COLLECT(DISTINCT nodes(p)) AS nodes
UNWIND nodes AS pn
MATCH (m1)-[r1]->(pn:custom)
WHERE toInteger(m1.bornyear) <= 1983
WITH COLLECT(DISTINCT CASE WHEN 2023 - toInteger(m1.bornyear) >= 60 THEN 1 ELSE 0 END) AS judge
RETURN CASE WHEN 1 IN judge THEN "家中是否有老人（是）" ELSE "家中是否有老人（否）" END AS result

需要注意的是，由于我无法了解您的数据模型和数据量，因此以上优化仅供参考，具体优化效果还需要根据实际情况进行测试和调整。