Проверка числового значения в Oracle: аналог ISNUMERIC()

Быстрый ответ

Если вам нужно узнать, содержит ли поле нечисловые значения в Oracle, полезной будет функция REGEXP_LIKE. Пример, иллюстрирующий использование этой функции, вы найдете ниже:

SELECT column_name
FROM table_name
WHERE NOT REGEXP_LIKE(column_name, '^\d+(\.\d+)?$');

Такой запрос оптимизирует процесс отбора данных, исключая все строки, в которых column_name содержит буквы или спецсимволы. Таким образом, он будет оставлять только числовые записи, включая десятичные.

Инструменты Oracle для работы с числовыми значениями

В дополнение к регулярным выражениям в Oracle 12c R2 появилась функция VALIDATE_CONVERSION, помогающая проверить возможность приведения значения к определенному типу данных, в частности, числовому.

SELECT column_name
FROM table_name
WHERE VALIDATE_CONVERSION(column_name AS NUMBER) = 0;

Эта функция возвращает 0, если преобразование не может быть выполнено. Это делает проверку более надежной и простой.

Создание собственной функции для валидации

Для проведения более тщательной валидации данных вы можете создать функцию is_numeric, в которой используйте to_number в блоке BEGIN ... EXCEPTION. Такой подход позволит эффективно обрабатывать исключительные ситуации.

CREATE OR REPLACE FUNCTION is_numeric(val VARCHAR2) RETURN NUMBER AS
BEGIN
  -- Преобразуем строки в числа, когда это возможно!
  RETURN to_number(val);
EXCEPTION WHEN VALUE_ERROR THEN
  RETURN NULL;
END;

Применение этой функции расширит ваши возможности для обработки ошибок и проведения проверки данных.

Построение эффективной стратегии валидации

Применяя принцип DRY (Don't Repeat Yourself), вы сможете структурировать код, связанный с проверкой на числовые значения. Централизовав всю логику валидации в одном месте, вы упростите ее обновление и поддержку.

Анализ регулярных выражений: от чисел к более сложным форматам

REGEXP_LIKE с базовым шаблоном '^\d+(\.\d+)?$' детектирует строки, содержащие только числа. Но в реальных данных часто встречаются более сложные форматы, требующие детализированного регулярного выражения. Следующий шаблон учитывает возможность наличия знака и экспоненциальной записи:

WHERE NOT REGEXP_LIKE(column_name, '^[-+]?[0-9]*\.?[0-9]+([eE][-+]?[0-9]+)?$');

Он заточен под распознавание положительных и отрицательных целых чисел, десятичных дробей и чисел в экспоненциальной форме, расширяя ваши возможности работы с данными.

Визуализация

Представьте себя сторожем в галерее числовых значений:

Вход: 🚪
Пропускать: 1️⃣ 2️⃣ 3️⃣ ...
Отказывать: 🐱 🍎 🚗

В этой аналогии ваш SQL-запрос мог бы выглядеть так:

SELECT animal
FROM zoo
WHERE VALIDATE_NUMERIC(animal) = 'Извините, вам вход запрещен! 🚫'

Вход разрешен только посетителям с числовыми билетами. VALIDATE_NUMERIC здесь — это контролер у входа:

🚪🔍: 1️⃣ 2️⃣ 3️⃣ – Добро пожаловать!
🚪🔍: 🐱 🍎 🚗 – Ваш вход запрещен.

Так числовые гости могут свободно пройти, а все остальные, к сожалению, останутся снаружи.

Интеграция методов для надежной валидации

Объедините регулярные выражения с функцией VALIDATE_CONVERSION или вашей собственной функцией is_numeric, чтобы получить многоуровневую систему валидации. Это обеспечит всестороннюю проверку данных и усилит стабильность вашего приложения.

SELECT column_name
FROM table_name
WHERE NOT REGEXP_LIKE(column_name, '^\d+(\.\d+)?$')
OR VALIDATE_CONVERSION(column_name AS NUMBER) = 0;

Таким образом, данные должны пройти два уровня проверки — соответствие формату и возможность конвертации, что гарантирует их достоверность.

Делаем код яснее с помощью комментариев

Важным элементом ревью кода являются комментарии, объясняющие, что было сделано и почему. Они упростят поддержку и помогут коллегам понять организацию ваших алгоритмов.

Вопросы производительности

Помните, что валидация числовых значений на больших датасетах может сказываться на производительности системы. Изучите возможность индексации, использования функциональных индексов или материализованных представлений для оптимизации запросов.

Полезные материалы

1. Ask TOM: Валидация числовых значений в столбцах VARCHAR2 – Советы от экспертов Oracle по валидации числовых значений в столбцах VARCHAR2.
2. Tech on the Net: Функция TO_NUMBER в Oracle/PLSQL – Описание использования функции TO_NUMBER в Oracle для приведения значений к числовым.
3. Oracle FAQ: Работа с числовыми и строковыми типами данных – Обширный FAQ по работе с числовыми и строковыми типами в Oracle.
4. DatabaseJournal: Понимание числовых типов данных в Oracle – Обзор числовых типов данных в базах данных Oracle.