LNNVL

Syntaxe

Paramètres

Description

Cette fonction permet d'évaluer une condition logique lorsqu'une ou plusieurs valeurs peuvent être nulles. Elle retourne TRUE si l'expression est fausse ou inconnue (NULL), et FALSE seulement si l'expression est vraie. Cette fonction est particulièrement utile pour tester des conditions qui impliquent des colonnes pouvant contenir des valeurs nulles, évitant ainsi des erreurs ou des résultats inattendus dans les filtres de requêtes.

Remarques

• La fonction LNNVL est particulièrement utile dans les situations où une comparaison classique échoue en présence de valeurs NULL. Par exemple, la condition col > 100 retourne NULL si col est NULL, ce qui fausse les résultats. En utilisant LNNVL(col > 100), Oracle retourne TRUE dans ce cas, ce qui permet de capturer les lignes ayant des valeurs NULL dans une logique bien définie.
• LNNVL agit comme une version "tolérante aux NULL" de l'opérateur logique NOT. Contrairement à NOT condition, qui retourne NULL si condition est NULL, LNNVL(condition) retourne toujours un résultat booléen déterministe : TRUE ou FALSE. Cela rend les requêtes plus robustes et évite des comportements indésirables.
• Dans les clauses WHERE, LNNVL permet d'inclure ou d'exclure les lignes avec des données manquantes, sans utiliser IS NULL ou NVL. Cela rend le code plus lisible lorsqu'on veut tester des inégalités sans multiplier les cas particuliers. Par exemple : WHERE LNNVL(salaire > 5000) inclut aussi les lignes où salaire est NULL.
• La fonction LNNVL est très utile dans les jointures extérieures (OUTER JOIN), notamment pour filtrer des résultats tout en conservant les lignes avec valeurs nulles. Une clause comme AND LNNVL(tableB.colonne = 'X') permet de conserver les lignes où colonne est NULL tout en excluant celles avec une valeur non égale à 'X'.
• LNNVL est souvent employée dans les vues matérialisées ou les vues complexes pour contrôler des logiques de filtre dynamiques. Elle évite des calculs ambigus dus à des NULL, notamment quand plusieurs colonnes peuvent être NULL et combinées avec des opérateurs AND/OR.
• Dans un contexte d'analyse conditionnelle, LNNVL facilite la gestion de règles de validation ou de sélection. Par exemple, dans des systèmes où certaines règles métiers impliquent des champs optionnels, LNNVL permet de s'assurer que la logique s'applique même si certaines colonnes sont NULL.
• LNNVL contribue à la clarté des requêtes SQL en remplaçant des expressions complexes basées sur NVL, DECODE ou COALESCE. Là où auparavant il fallait écrire NVL(col > 5, TRUE) pour capturer les NULL, on peut simplement écrire LNNVL(col > 5) pour un effet équivalent et plus lisible.
• Cette fonction est particulièrement efficace dans les sous-requêtes corrélées, où des conditions logiques sont souvent mises en relation avec des données partiellement manquantes. Elle aide à éviter les pièges liés à l'évaluation paresseuse de NULL dans les expressions logiques.
• LNNVL est compatible avec les expressions complexes, y compris celles contenant plusieurs comparaisons imbriquées. Par exemple : LNNVL(col1 > 10 AND col2 IS NOT NULL) évalue correctement la logique même si col1 ou col2 est NULL, là où une condition classique serait ambiguë.
• Son comportement logique en trois valeurs (TRUE, FALSE, NULL) la rend unique par rapport aux autres fonctions SQL standards. En effet, LNNVL retourne toujours TRUE ou FALSE, même lorsque l'entrée est NULL, ce qui en fait une fonction précieuse pour les environnements fortement normalisés.
• Dans les environnements de développement où la qualité des données n'est pas garantie, LNNVL permet d'assurer des traitements cohérents sans avoir besoin de nettoyer systématiquement les données en amont. Cela réduit le besoin de requêtes intermédiaires pour filtrer les NULL.
• Enfin, LNNVL peut être utilisée comme une méthode sécurisée pour l'optimisation de requêtes SQL dans les applications critiques, en remplaçant des constructions conditionnelles longues et sujettes à erreur. Elle permet une meilleure expressivité logique dans les filtres tout en améliorant la robustesse du code.