IEEE_DIVIDE |
Division avec la norme IEEE |
|---|---|
| BigQuery | |
Syntaxe
| IEEE_DIVIDE(X, Y) |
Paramètres
| Nom | Description |
|---|---|
| X | Ce paramètre permet d'indiquer le nombre à divisé |
| Y | e paramètre permet d'indiquer le diviseur. |
Retour
| Valeur | Description |
|---|---|
| 0 | Cette valeur indique une division par 0 ou un résultat 0. |
| NaN | Cette valeur indique un nombre est NaN ou une valeur infini. |
| valeur différent de 0 | Ces valeurs indiquent le résultat de la division. |
Description
Cette fonction permet d'effectuer une division sans retourner d'erreur si une division par 0 se produit.
Algorithme
|
MODULE IEEE_DIVIDE(X,Y) SI X = NaN ou Y = NaN ALORS RETOURNE NaN SINON SI Y = 0 ALORS RETOURNE 0 SINON SI X = infini ou Y = infini ALORS RETOURNE Nan SINON RETOURNE X/Y FIN SI |
Remarques
- L'atout majeur de la fonction IEEE_DIVIDE est sa conformité à la norme IEEE 754 pour l'arithmétique à virgule flottante. Ceci est essentiel pour les applications exigeant un comportement précis et prévisible face aux cas limites, comme la division par zéro, l'infini positif ou négatif, ou les résultats non numériques (NaN). Contrairement aux opérateurs de division standards pouvant générer une erreur ou un résultat indéfini dans de tels scénarios, IEEE_DIVIDE assure une sortie standardisée.
- Lorsque le diviseur (Y) est zéro, IEEE_DIVIDE ne produit pas d'erreur, mais plutôt une valeur spécifique définie par la norme IEEE 754. Si X est un nombre non nul, le résultat sera l'infini (Inf) positif ou négatif. Si X et Y sont tous deux zéro, le résultat sera NaN. Ce comportement permet une gestion des erreurs plus robuste et la poursuite des calculs sans interruption.
- La gestion explicite de NaN (Not a Number, non-numérique) par cette fonction est une caractéristique importante. Si le dividende (X) ou le diviseur (Y) est NaN, ou si l'opération aboutit à une forme indéterminée comme 0/0 ou Inf/Inf, IEEE_DIVIDE renvoie systématiquement NaN. Cette propagation de NaN aide à identifier et à suivre les opérations numériques invalides au travers de calculs complexes.
- La valeur de retour 0 est mentionnée spécifiquement pour deux situations distinctes : une division légitime dont le résultat est zéro (par exemple, 0 / 5), et également pour indiquer le résultat d'une division par zéro qui, selon la norme IEEE 754, devrait donner zéro (bien que cette formulation dans la description puisse être légèrement ambiguë, car X/0 donne généralement Inf ou NaN selon la norme IEEE, sauf si X est aussi 0, ce qui mène à NaN). Il est crucial pour les utilisateurs de bien comprendre le contexte de la valeur de retour 0.
- Cette fonction est particulièrement précieuse dans les environnements d'analyse de données et de calcul scientifique, comme BigQuery, où les grands ensembles de données contiennent souvent des valeurs aberrantes, des données manquantes, ou des cas pouvant entraîner des erreurs de division par zéro. En gérant ces situations avec élégance, IEEE_DIVIDE empêche les échecs de requêtes et permet des pipelines de traitement de données plus résilients.
- Les paramètres X et Y sont très clairs, représentant respectivement le dividende et le diviseur. Cette définition simple rend la fonction intuitive à utiliser pour quiconque est familier avec les opérations arithmétiques de base. La simplicité de sa syntaxe masque la logique interne complexe nécessaire pour respecter la norme IEEE 754.
- Un point clef à retenir est que IEEE_DIVIDE privilégie la continuité du résultat plutôt qu'un retour d'erreur immédiat pour les divisions problématiques. Bien que cela soit bénéfique pour prévenir les plantages de programmes, les développeurs doivent néanmoins implémenter des vérifications pour NaN et Inf dans leur logique subséquente si ces valeurs ne sont pas souhaitées ou si elles risquent d'impacter négativement les calculs ultérieurs. Ignorer ces valeurs spéciales peut conduire à des résultats agrégés inattendus.
- La mention explicite de "BigQuery" indique que cette fonction est conçue pour être utilisée dans ce service d'entreposage de données particulier. Cela signifie qu'elle est optimisée pour l'exécution distribuée et les opérations sur de grandes échelles de données, ce qui en fait un outil puissant pour les analystes et les ingénieurs travaillant avec des volumes massifs de données dans l'écosystème Google Cloud. Elle simplifie les calculs numériques complexes en masquant les subtilités de la gestion des erreurs de virgule flottante.
Dernière mise à jour : Vendredi, le 8 novembre 2019