CASE vs DECODE dans Oracle : sont-ils vraiment équivalents ?
Les instructions CASE et DECODE sont-elles équivalentes ?
Bien que les expressions CASE et la fonction DECODE puissent sembler équivalentes, un examen plus approfondi révèle des différences subtiles dans leur fonctionnement et leurs types de données de sortie.
Bien que les deux constructions permettent une logique conditionnelle, l'expression CASE simple et l'expression CASE recherchée ne sont pas équivalentes au DECODE fonction. L'utilisation de la fonction DUMP pour inspecter les types de données de leurs résultats montre que DECODE renvoie un VARCHAR2 (type de données 1), tandis que les instructions CASE renvoient des nombres (type de données 2).
Cette différence peut avoir des implications, comme Oracle peut ne pas effectuer de conversion implicite pour garantir l'alignement des types de données dans certains contextes, tels que les opérations UNION.
Lors du traitement des dates, DECODE se comporte différemment selon que NULL est impliqué ou non. Si l’une des valeurs de recherche ou la valeur par défaut est NULL, DECODE convertit l’expression en VARCHAR2. Cependant, si la valeur par défaut n'est pas NULL, aucune conversion de ce type ne se produit et le type de données reste le type de date d'origine.
En plus de ces différences de type de données, DECODE présente deux limitations fonctionnelles notables : il ne peut pas être utilisé dans PL/SQL, et il n'a pas la capacité de comparer directement les valeurs nulles.
Conclusion
Malgré des similitudes superficielles, l'instruction CASE et La fonction DECODE diffère par la gestion et la fonctionnalité des types de données. Bien que DECODE soit une fonction pratique, son potentiel de conversions de types de données inattendues et ses limitations fonctionnelles font de l'instruction CASE un choix plus fiable et plus flexible pour implémenter la logique conditionnelle dans SQL.
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MySQL convient aux petites et grandes entreprises. 1) Les petites entreprises peuvent utiliser MySQL pour la gestion des données de base, telles que le stockage des informations clients. 2) Les grandes entreprises peuvent utiliser MySQL pour traiter des données massives et une logique métier complexe pour optimiser les performances de requête et le traitement des transactions.

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