SQL 判斷奇偶數：% 與 MOD() 的應用

在 SQL 查詢中，有時我們需要判斷某個數字是奇數還是偶數，這在報表分析、數據分類、甚至是權限管理等場景中都十分常見。

例如，我們可能需要篩選所有奇數 ID 的用戶，或者根據數字的奇偶性來執行不同的邏輯。

SQL 提供了幾種簡單的方法來判斷奇偶數，主要透過 取餘數（Modulo，%） 運算來實現。

本篇文章將介紹 SQL 中如何使用 % 和 MOD() 來進行奇偶數判斷，並探討各種應用場景，讓你能夠輕鬆掌握這項技巧。

奇偶數的判斷邏輯

在數學上：

• 偶數（Even Number） 是指可以被 2 整除的數，即 number % 2 = 0
• 奇數（Odd Number） 是指無法被 2 整除的數，即 number % 2 = 1

舉例來說：

我們可以在 SQL 中使用 MOD() 或 % 來進行這種判斷。

使用 % 運算符

大多數 SQL 資料庫（如 MySQL、PostgreSQL、SQL Server）都支援 % 運算符，它的功能是計算 數字的餘數。

範例：選取偶數 ID 的用戶

假設我們有一個 Users 表，其中包含 UserID 欄位：

CREATE TABLE Users (
    UserID INT PRIMARY KEY,
    Name VARCHAR(50)
);

插入一些測試數據：

INSERT INTO Users (UserID, Name) VALUES (1, 'Alice');
INSERT INTO Users (UserID, Name) VALUES (2, 'Bob');
INSERT INTO Users (UserID, Name) VALUES (3, 'Charlie');
INSERT INTO Users (UserID, Name) VALUES (4, 'David');

現在，我們想查詢所有 UserID 為偶數的用戶：

SELECT * FROM Users WHERE UserID % 2 = 0;

結果：

同理，若要選取所有奇數 ID 的用戶：

SELECT * FROM Users WHERE UserID % 2 = 1;

結果：

方法 2：使用 MOD() 函數

MOD(x, y) 是 SQL 標準函數，可用來計算 x 除以 y 的餘數，類似於 % 運算符。

範例：使用 MOD() 來判斷奇偶數

SELECT * FROM Users WHERE MOD(UserID, 2) = 0; -- 選擇偶數 ID

SELECT * FROM Users WHERE MOD(UserID, 2) = 1; -- 選擇奇數 ID

這兩個查詢的效果與 % 運算符相同。

% 和 MOD() 的區別

如果你的資料庫支援 %，那它通常是更直覺的選擇；但如果你使用 Oracle（它不支援 %），則 MOD() 會是唯一的選擇。

實際應用場景

分類奇數與偶數 ID

如果我們想將奇數 ID 和偶數 ID 分成兩類，可以這樣做：

SELECT UserID, Name,
    CASE 
        WHEN UserID % 2 = 0 THEN 'Even'
        ELSE 'Odd'
    END AS NumberType
FROM Users;

結果：

交替分配數據

如果你想將資料庫中的數據交替分配，例如：

• 偶數 ID 的用戶分配到 Team A
• 奇數 ID 的用戶分配到 Team B

可以使用：

SELECT UserID, Name,
    CASE 
        WHEN UserID % 2 = 0 THEN 'Team A'
        ELSE 'Team B'
    END AS Team
FROM Users;

結果：

取前 N 個奇數或偶數

如果你需要選取前 5 個偶數 ID 的用戶：

SELECT * FROM Users WHERE UserID % 2 = 0 LIMIT 5;

或選取前 5 個奇數 ID：

SELECT * FROM Users WHERE UserID % 2 = 1 LIMIT 5;

結語

在 SQL 中，使用 % 或 MOD() 都可以輕鬆判斷奇偶數，這在數據分類、分組、甚至是交替分配數據時都非常有用。一般來說：

• 若資料庫支援 %，可直接使用 number % 2 = 0 或 number % 2 = 1
• 若使用 Oracle，則需用 MOD(number, 2) = 0 或 MOD(number, 2) = 1
• CASE WHEN 搭配奇偶數判斷，可以用來分類數據

希望這篇文章能幫助你理解 SQL 判斷奇偶數的方法，讓你的 SQL 技巧更進一步！🚀