SQL处理复杂业务规则的核心是分层判断而非堆砌CASE，需先理清规则优先级（如先筛终态“已关闭”），再用CTE归一化中间逻辑，显式处理NULL和边界值，并通过统计与抽样验证覆盖度。
SQL里处理复杂业务规则，核心不是堆砌CASE，而是把业务逻辑拆解清楚再映射到条件分支。关键在分层判断、避免冗余、兼顾可读与可维护。
比如一个电商订单状态计算规则：
直接平铺5个WHEN容易漏判或顺序错。应按优先级分组：先筛“已关闭”（终态），再处理“进行中”（待发货/已完成/预占中），最后兜底。状态字段本身也要参与判断，不能只依赖时间戳。
当判断依赖多个字段组合（如：地区+会员等级+促销类型），硬写多层CASE可读性差。建议：
CASE是顺序匹配，第一个满足的WHEN就返回，其余忽略。常见坑：
稳妥做法：显式处理NULL，例如WHEN payment_status IS NULL OR payment_status = 'pending' THEN '待付款'。
写完CASE别急着提交。执行一句统计：
SELECT status_label, COUNT(*) FROM (你的主查询) GROUP BY status_label;
检查是否有意料之外的分组（比如出现NULL或空字符串），再抽样几条“边缘case”——比如刚好卡在48小时临界点的订单、VIP用户叠加优惠券的场景——人工核对输出是否符合业务预期。
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