COALESCE (Transact-SQL)
返回其参数中第一个非空表达式。
语法
COALESCE ( expression [ ,...n ] )
返回类型
返回数据类型优先级最高的 expression 的数据类型。如果所有表达式都不可为 Null,则结果的类型也不可为 Null。
注释
如果所有参数均为 NULL,则 COALESCE 返回 NULL。
注意 |
---|
至少应有一个 Null 值为 NULL 类型。 |
COALESCE(expression1,...n) 的功能与以下 CASE 表达式相同:
CASE
WHEN (expression1 IS NOT NULL) THEN expression1
WHEN (expression2 IS NOT NULL) THEN expression2
...
ELSE expressionN
END
尽管 ISNULL 等同于 COALESCE,但它们的行为是不同的。包含具有非空参数的 ISNULL 的表达式将视为 NOT NULL,而包含具有非空参数的 COALESCE 的表达式将视为 NULL。在 SQL Server 中,若要对包含具有非空参数的 COALESCE 的表达式创建索引,可以使用 PERSISTED 列属性将计算列持久化,如以下语句所示:
CREATE TABLE #CheckSumTest
(
ID int identity ,
Num int DEFAULT ( RAND() * 100 ) ,
RowCheckSum AS COALESCE( CHECKSUM( id , num ) , 0 ) PERSISTED PRIMARY KEY
);
示例
简单示例
下面的示例演示 COALESCE 如何从第一个具有非 Null 值的列中选择数据。
USE AdventureWorks ;
GO
SELECT Name, Class, Color, ProductNumber,
COALESCE(Class, Color, ProductNumber) AS FirstNotNull
FROM Production.Product ;
GO
复杂示例
在以下示例中,wages 表中包括以下三列有关雇员的年薪的信息:hourly wage、salary 和 commission。但是,每个雇员只能接受一种付款方式。若要确定支付给所有雇员的金额总数,请使用 COALESCE 仅接受在 hourly_wage、salary 和 commission 中找到的非 Null 值。
SET NOCOUNT ON;
GO
USE tempdb;
IF OBJECT_ID('dbo.wages') IS NOT NULL
DROP TABLE wages;
GO
CREATE TABLE dbo.wages
(
emp_id tinyint identity,
hourly_wage decimal NULL,
salary decimal NULL,
commission decimal NULL,
num_sales tinyint NULL
);
GO
INSERT dbo.wages (hourly_wage, salary, commission, num_sales)
VALUES
(10.00, NULL, NULL, NULL),
(20.00, NULL, NULL, NULL),
(30.00, NULL, NULL, NULL),
(40.00, NULL, NULL, NULL),
(NULL, 10000.00, NULL, NULL),
(NULL, 20000.00, NULL, NULL),
(NULL, 30000.00, NULL, NULL),
(NULL, 40000.00, NULL, NULL),
(NULL, NULL, 15000, 3),
(NULL, NULL, 25000, 2),
(NULL, NULL, 20000, 6),
(NULL, NULL, 14000, 4);
GO
SET NOCOUNT OFF;
GO
SELECT CAST(COALESCE(hourly_wage * 40 * 52,
salary,
commission * num_sales) AS money) AS 'Total Salary'
FROM dbo.wages
ORDER BY 'Total Salary';
GO
下面是结果集。
Total Salary
------------
20800.0000
41600.0000
62400.0000
83200.0000
10000.0000
20000.0000
30000.0000
40000.0000
45000.0000
50000.0000
120000.0000
56000.0000
(12 row(s) affected)