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mysql> select -> sum(case when score<60 then 1 else 0 end) as ‘<60‘, -> sum(case when score>=60 and score<=69 then 1 else 0 end) as ‘60~69‘, -> sum(case when score>=70 and score<=79 then 1 else 0 end) as ‘70~79‘, -> sum(case when score>=80 and score<=89 then 1 else 0 end) as ‘80~89‘, -> sum(case when score>-90 then 1 else 0 end) as ‘>=90‘ -> from student_course -> ; +------+-------+-------+-------+------+ | <60 | 60~69 | 70~79 | 80~89 | >=90 | +------+-------+-------+-------+------+ | 2 | 1 | 1 | 1 | 10 | +------+-------+-------+-------+------+
采用mybatis时，xml文件配置如下处理：
<select id="getScoreStatistics" resultType="map"> select sum(case when score < 60 then 1 else 0 end) as ‘<60‘, sum(case when score >= 60 and score <= 69 then 1 else 0 end) as ‘60~69‘, sum(case when score >= 70 and score <= 79 then 1 else 0 end) as ‘70~79‘, sum(case when score >= 80 and score <= 89 then 1 else 0 end) as ‘80~89‘, sum(case when score >= 90 then 1 else 0 end) as ‘>=90‘ from student_course </select>
mapper接口：
Map<String, Object> getScoreStatistics();
注意，这里如果使用 Map<String, Integer> 作为返回值，会报错：
java.math.BigDecimal cannot be cast to java.lang.Integer
原因是，sum() 的结果是作为 java.math.BigDecimal 来处理的， 而他不能直接转换成 java.lang.Integer，所以报错。
正确的处理方法是，返回 Map<String, Object>，然后
{"<60":2,"60~69":1,"70~79":1,"80~89":1,">=90":5}
int count1 = Integer.parseInt(resultMap.get("<60").toString());
通过Object类型的 toString()方法，然后 Integer.parseInt() 这里才能得到正确的结果。
当然我们也可以直接返回：Map<String, BigDecimal> getScoreStatistics();
然后通过BigDecimal.intValue() 来获得我们需要的值：
Map<String, BigDecimal> getScoreStatistics();
Map<String, BigDecimal> resultMap = this.studentCourseMapper.getScoreStatistics();
int count = resultMap.get("<60").intValue();
总结：
1）sql中的 sum() 返回返回值在mybatis中是作为BigDecimal来返回的，所以我们有两种方法来处理：
1> 返回 Object 值，然后通过 Integer.parseInt(obj.toString()); 来得到int值；
2> 返回 BigDecimal 值，然后通过 BigDecimal.intValue()得到需要的值，应该说我们推荐使用第二种方法。
2）mysql分段统计方法：sum(case when score<60 then 1 else 0 end)
MySQL分段统计SQL写法 与 Mybatis 报错：java.math.BigDecimal cannot be cast to java.lang.Integer
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原文地址：http://www.cnblogs.com/digdeep/p/4600907.html
