Ostatnia aktualizacja: 1 października 2024
Czas czytania: 3 min
Spis treści

Co to jest NULLIF?

Funkcja NULLIF w SQL to operator, który zwraca wartość NULL, jeśli dwa podane argumenty są równe. W przeciwnym wypadku zwraca pierwszy argument. W kontekście BigQuery, NULLIF jest szczególnie przydatny do manipulowania wartościami, które są nieprawidłowe lub niepożądane w analizie danych.

Zastosowanie NULLIF

Funkcja NULLIF w BigQuery znajduje zastosowanie w wielu scenariuszach, między innymi:

  • Konwersja wartości nieprawidłowych na NULL: NULLIF pozwala na zastąpienie wartości, które są nieprawidłowe lub niepożądane w analizie, wartością NULL. Na przykład, jeśli chcesz usunąć wszystkie wiersze z kolumną „age” zawierającą wartość „0”, możesz użyć NULLIF(age, 0) i następnie odfiltrować wiersze z wartością NULL w kolumnie „age”.
  • Uproszczenie warunków WHERE: NULLIF może być używany do uproszczenia warunków WHERE w zapytaniach SQL. Na przykład, zamiast pisać „WHERE column1 != value1 AND column2 != value2”, możesz użyć „WHERE NULLIF(column1, value1) IS NOT NULL AND NULLIF(column2, value2) IS NOT NULL”.
  • Przetwarzanie danych z błędami: W przypadku danych zawierających błędy, NULLIF może być używany do zastąpienia błędnych wartości wartością NULL, co pozwala na dalsze przetwarzanie danych bez zakłóceń.

Przykład użycia w BigQuery

Załóżmy, że mamy tabelę „products” z następującymi danymi:

product_id product_name price quantity
1 Apple 1.00 10
2 Banana 0.50 20
3 Orange 0.75 0
4 Grape 1.25 15

Chcemy usunąć wiersze, gdzie „quantity” wynosi 0. Możemy to zrobić za pomocą funkcji NULLIF:


SELECT *
FROM products
WHERE NULLIF(quantity, 0) IS NOT NULL;

Wynik tego zapytania będzie zawierał tylko wiersze, gdzie „quantity” jest różna od 0.

Najczęstsze błędy i sposoby ich unikania

Najczęstszym błędem popełnianym przy użyciu NULLIF jest nieprawidłowe użycie argumentów. Funkcja NULLIF wymaga dwóch argumentów, które muszą być typu danych, które można porównać. Jeśli argumenty nie są tego samego typu, BigQuery próbuje je przekonwertować, co może prowadzić do nieoczekiwanych rezultatów. Aby uniknąć tego błędu, należy upewnić się, że argumenty NULLIF są tego samego typu danych.

Optymalizacje i najlepsze praktyki

Aby zoptymalizować zapytania z użyciem NULLIF w BigQuery, warto zastosować następujące najlepsze praktyki:

  • Użyj NULLIF tylko wtedy, gdy jest to konieczne: NULLIF jest funkcją, która wymaga dodatkowego przetwarzania, dlatego należy ją używać tylko wtedy, gdy jest to konieczne. Jeśli możesz osiągnąć ten sam rezultat bez użycia NULLIF, lepiej jest to zrobić.
  • Upewnij się, że argumenty NULLIF są tego samego typu danych: Unikanie konwersji typów danych może znacznie przyspieszyć wykonanie zapytania.
  • Użyj indeksów: Jeśli często używasz NULLIF do filtrowania danych, rozważ utworzenie indeksu dla kolumny, na której działa NULLIF. Indeksy mogą znacznie przyspieszyć wyszukiwanie danych.

Porównanie z innymi dialektami SQL

Funkcja NULLIF jest dostępna w większości dialektów SQL, w tym MySQL, PostgreSQL i Oracle. W większości przypadków sposób użycia NULLIF jest podobny, ale mogą występować niewielkie różnice w składni lub zachowaniu. Na przykład, w niektórych dialektach SQL NULLIF może być używany do zastąpienia wartości NULL inną wartością, podczas gdy w innych dialektach SQL jest to możliwe tylko za pomocą funkcji IFNULL lub COALESCE.

Udostępnij wpis
Newsletter

Zapisz się do Newslettera

Zapisując się, wyrażasz zgodę na przetwarzanie Twoich danych do celów marketingowych, zgodnie z naszą polityką prywatności.

Optymalizacja kosztów BigQuery

Poradnik

10 sposobów na optymalizację kosztów BigQuery
Looker Studio Dashoard

Poradnik

Looker Studio dla Początkujących – Co to jest Looker Studio i jak z niego korzystać?
Grafika prezentująca BigQuery

Tutorial

BigQuery dla początkujących. Jakie są sposoby przechowywania danych w BigQuery?
Google Search Console Dashboard

Dashboard analityczny

Dashboard analityczny SEO – Looker Studio
Grafika pokazująca 5 dobrych praktyk podczas tworzenia narzędzia Business Intelligence

Poradnik

Najlepsze praktyki tworzenia dashboardów analitycznych i biznesowych
Grafika pokazująca odwrócony proces ETL

Poradnik

Replikacja danych do BigQuery  – Jedyny przewodnik po procesach ETL i ELT w GCP jakiego potrzebujesz
Ikona plików cookies

Ustawienia plików cookies

Używamy plików cookies, aby zapewnić Ci najlepsze wrażenia z korzystania z naszej strony. Możesz wybrać, które pliki cookies chcesz zaakceptować.
Ikona plików cookies

Informacje o plikach cookies

Szanujemy Twoją prywatność

Używamy plików cookies lub podobnych technologii w celu zapewnienia Ci dostępu do serwisu, usprawniania jego działania, profilowania i wyświetlania treści dopasowanych do Twoich potrzeb. W każdej chwili możesz zmienić ustawienia plików cookies lub podobnych technologii poprzez zmianę ustawień prywatności w przeglądarce bądź aplikacji lub zmianę swoich preferencji w zakładce Ustawienia cookies w stopce strony. Pamiętaj, że zmiana ta może spowodować brak dostępu do niektórych funkcji serwisu.
Dane osobowe dotyczące korzystania z serwisu, w tym zapisywane i odczytywane z plików cookies lub podobnych technologii będą przetwarzane w celu zapewnienia dostępu do serwisu, w celach marketingowych, w tym profilowania, w celach wewnętrznych związanych ze świadczeniem usług oraz prowadzeniem działalności gospodarczej, w tym dowodowych, analitycznych i statystycznych, wykrywania i eliminowania nadużyć oraz w celu wykonywania obowiązków wynikających z przepisów prawa.
Przysługuje Ci prawo do dostępu do danych, ich usunięcia, ograniczenia przetwarzania, przenoszenia, sprzeciwu, sprostowania oraz cofnięcia zgód w każdym czasie. Szczegółowe informacje dotyczące przetwarzania danych oraz przysługujących Ci uprawnień, informacje dotyczące plików cookies lub podobnych technologii, w tym dotyczące możliwości zarządzania ustawieniami prywatności, znajdują się w Polityce Prywatności.