在接過幾個系統維護專案，曾經遇過預存程序寫的不好導致系統運作緩慢，努力追蹤後才發現，原因是語法上使用不當，
在資料量少的時候影響不大，但是系統運行一段時間後，資料量越來越大，系統回應速度就越來越緩慢，
久而久之遇到越來越多類似的問題，漸漸的覺得SQL語法雖然相當基礎，但SQL要寫的好卻是一門學問。
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這篇將繼續補充single row functions：
包含一般常用於判斷NULL、條件式判斷的single row function
除此之外，也簡單介紹常用的group functions
一、一般常用single row function：
1.NVL：如果expr1為null，則回傳expr2
NVL(expr1,expr2)
2.NVL2：如果expr1不為null，則回傳expr2；若expr1為，則回傳expr3。
NVL2(expr1,expr2,expr3)
3.NULLIF：expr1與expr2比較，若相同回傳NULL，否則回傳expr1
NULLIF(expr1,expr2)
4.COALESCE：回傳非null的expr
COALESCE(expr1,expr2,...exprn)
二、條件式single row function：
1.CASE: 若expr符合comparison_expr1 則回傳return_expr1, 依此類推..
CASE expr WHEN comparison_expr1 THEN return_expr1 [WHEN comparison_expr2 THEN return_expr2 WHEN comparison_exprn THEN return_exprn ELSE else_expr]
2.DECODE：與CASE類似，但可以將欄位作為比較條件，回傳符合查詢條件的結果。
DECODE( col|expression, search1, result1 [,search2, result2, ...,] [, default] )
三、巢狀使用single row function：
例：
select last_name, UPPER(CONCAT(SUBSTR(LAST_NAME,1,8),_US)) from employee where department_id = 60
四、group function
1.AVG: 平均值
2.COUNT：計數
3.MAX：最大值
4.MIN：最小值
5.SUM：總和
select count(*) from table select AVG(salary) , MAX(salary), MIN(salary) ,SUM(salary) from employee
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很多function靈活用運，會讓自己在工作上省了不少功夫，
有工具的時候就要使用，免得讓自己作了一大段後，才發現別人已經做好工具可以用了!!
與group functions){kind=link}
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