অপারেটর, CASE আর NULL-এর তিন-মানের যুক্তি

১ · Expression — গণিতের অপারেটর, integer division আর লেখা জোড়া

পর্ব ১৫-এ আপনি SELECT দিয়ে কলাম বেছেছেন আর WHERE দিয়ে সারি ছেঁকেছেন। সেখানে price > 1000 লেখার সময় আপনি আসলে একটি expression লিখেছিলেন — মান, কলাম আর operator মিলিয়ে এমন একটি টুকরো, যা হিসাব করলে একটি মান পাওয়া যায়। price * stock একটি expression, name || ' (' || city || ')' একটি expression, city = 'Dhaka'-ও একটি expression, যার মান সত্য বা মিথ্যা। এই পর্বের পুরোটাই expression নিয়ে: কোন অপারেটর কী করে, আর কোথায় চুপচাপ ভুল উত্তর দেয়।

গণিতের arithmetic operator পাঁচটি: + (যোগ), - (বিয়োগ), * (গুণ), / (ভাগ) আর % (ভাগশেষ, যাকে বলে modulo). প্রথম তিনটি নিয়ে বলার কিছু নেই। গোলমাল বাধে ভাগে। দুটি পূর্ণসংখ্যা (integer) ভাগ করলে SQLite, PostgreSQL আর SQL Server উত্তরও দেয় পূর্ণসংখ্যায় — দশমিকের পরের অংশ কেটে ফেলে। 7 / 2 হয় 3, 3.5 নয়। একে বলে integer division. স্কুলের ভাগের “ভাগফল ৩, ভাগশেষ ১”-এর মতো: / দেয় ভাগফল, % দেয় ভাগশেষ।

এই পর্বের লাইভ SQL চলে দুটি পরিচিত ডেটাবেসে। প্রথমটি দোকানের db-shop: customers (customer_id, name, city, phone, joined_on — ৮ জন গ্রাহক; Imran Hossain-এর city আর Tanvir Ahmed-এর phone NULL), categories, products (product_id, name, category_id, price, stock — ১০টি পণ্য), orders (order_id, customer_id, order_date, status — ১০টি অর্ডার) আর order_items. দ্বিতীয়টি বিশ্ববিদ্যালয়ের db-uni, যা অংশ ৬-এ লাগবে। প্রতিটি এডিটরের নিচে “নমুনা ডেটা” বাক্সে পুরো টেবিল দেখা যায়, আর প্রতিবার চালালে ডেটাবেস নতুন করে তৈরি হয়।

-- ভাগ, ভাগশেষ আর টাইপ
SELECT 7 / 2 AS int_div, 7 / 2.0 AS real_div,
       CAST(7 AS REAL) / 2 AS cast_div,
       7 % 2 AS mod_2, -7 % 3 AS neg_mod, 5 / 0 AS div_zero;

-- বইয়ের স্টক: মোট মূল্য, কত সপ্তাহ চলবে (দিনে ১টি বিক্রি ধরে)
SELECT name, price, stock, price * stock AS stock_value,
       stock / 7 AS weeks, stock % 7 AS days_left
FROM products WHERE category_id = 2;

অপারেটরের অগ্রাধিকারও (operator precedence) স্কুলের অঙ্কের মতো: *, /, % আগে, +, - পরে। 100 + 50 * 2 = 200, 300 নয়। সন্দেহ হলে বন্ধনী দিন — বন্ধনী কখনো ভুল করে না, আর পরে যিনি কোড পড়বেন তাঁর সময়ও বাঁচায়। যুক্তির অপারেটরেও অগ্রাধিকার আছে, যা অংশ ৫-এ আসবে।

লেখা জোড়া — ||, CONCAT আর +

রিপোর্টে প্রায়ই দুটি কলাম জুড়ে একটি লেবেল বানাতে হয়: “Rahim Uddin (Dhaka)”. একে বলে string concatenation. SQL standard-এর অপারেটর হলো দুটি খাড়া দাগ ||, যা SQLite, PostgreSQL আর Oracle মানে। কিন্তু এখানে উপভাষার পার্থক্য সবচেয়ে বেশি চোখে পড়ে:

SELECT CONCAT(name, ' (', city, ')') AS label FROM customers;      -- city NULL হলে পুরোটা NULL
SELECT CONCAT_WS(' - ', name, city, phone) AS label FROM customers; -- NULL অংশ বাদ যায়

এবার SQLite-এ দেখুন NULL কীভাবে পুরো লেবেল খেয়ে ফেলে। Imran Hossain (৭)-এর city NULL, Tanvir Ahmed (৫)-এর phone NULL:

SELECT customer_id,
       name || ' (' || city || ')' AS label,
       name || ' (' || COALESCE(city, 'Unknown') || ')' AS safe_label,
       COALESCE(phone, 'no phone') AS phone
FROM customers
WHERE customer_id IN (1, 5, 7);

২ · তুলনা, BETWEEN আর IN

তুলনার comparison operator ছয়টি: =, <> (সমান নয়; বেশিরভাগ DBMS !=-ও মানে), <, >, <=, >=. সংখ্যায় এরা স্বাভাবিক। লেখায় তুলনা হয় অক্ষরের ক্রমে — অভিধানের মতো, তবে কোন অক্ষর কোনটির আগে, বড় হাতের আর ছোট হাতের অক্ষর এক কি না, তা ঠিক করে collation. তারিখ যদি 'YYYY-MM-DD' আকারে লেখা থাকে (আমাদের orders.order_date-এর মতো), তবে লেখার ক্রম আর ক্যালেন্ডারের ক্রম একই হয়: '2025-09-30' < '2025-10-01'. ঠিক এই কারণেই ISO আকারে তারিখ রাখা হয়।

BETWEEN হলো দুটি তুলনার সংক্ষিপ্ত রূপ: x BETWEEN a AND b মানে x >= a AND x <= b. দুই প্রান্তই অন্তর্ভুক্ত। আর IN হলো অনেকগুলো সমতার সংক্ষেপ: status IN ('pending', 'shipped') মানে status = 'pending' OR status = 'shipped'. এদের উল্টো রূপ NOT BETWEEN আর NOT IN.

-- সেপ্টেম্বর ২০২৫-এর অর্ডার (দুই প্রান্তসহ)
SELECT order_id, order_date, status FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2025-09-01' AND '2025-09-30';

-- ৫৫০ থেকে ১৮০০ টাকার পণ্য
SELECT name, price FROM products WHERE price BETWEEN 550 AND 1800;

-- যে অর্ডার এখনো পৌঁছায়নি
SELECT order_id, status FROM orders WHERE status IN ('pending', 'shipped');

SELECT name, city FROM customers WHERE city NOT IN ('Dhaka', 'Chattogram');

৩ · প্যাটার্ন দিয়ে খোঁজা — LIKE, GLOB, ILIKE আর REGEXP

লাইব্রেরির ক্যাটালগে “নামে Book আছে এমন সব বই” বা “S দিয়ে শুরু হওয়া সব গ্রাহক” খুঁজতে পুরো মান জানা থাকে না, জানা থাকে একটি নকশা। LIKE অপারেটর এই নকশা মেলায়, দুটি বিশেষ চিহ্ন বা wildcard দিয়ে:

• % — যেকোনো সংখ্যক অক্ষর, শূন্যটিও। '%Book%' মানে “কোথাও Book আছে”, 'S%' মানে “S দিয়ে শুরু”।
• _ — ঠিক একটি অক্ষর। '_a%' মানে “দ্বিতীয় অক্ষরটি a”. '017________' (আটটি _) মানে “017 দিয়ে শুরু, মোট ১১ অক্ষর”।

কিন্তু যদি খুঁজতে চান আসল % চিহ্নটিই — যেমন “50% off” লেখা অফারগুলো? তখন escape character লাগে: LIKE '%!%%' ESCAPE '!' মানে “!-এর পরের %-টি আসল % চিহ্ন, wildcard নয়”। PostgreSQL আর MySQL-এ ডিফল্ট escape হলো backslash (\), SQLite-এ কোনো ডিফল্ট নেই, তাই ESCAPE লিখে দেওয়াই সবখানে নিরাপদ।

SELECT name FROM products  WHERE name LIKE '%Book%';
SELECT name FROM customers WHERE name LIKE 'S%';
SELECT name FROM customers WHERE name LIKE '_a%';

-- বড়-ছোট হাতের অক্ষর: LIKE বনাম GLOB (SQLite)
SELECT name FROM customers WHERE name LIKE 's%';
SELECT name FROM customers WHERE name GLOB 's*';

-- আসল % চিহ্ন খোঁজা
SELECT '50% off' LIKE '%!%%' ESCAPE '!' AS has_pct,
       'Sale 50' LIKE '%!%%' ESCAPE '!' AS no_pct;

Regular expression (regex) LIKE-এর চেয়ে অনেক শক্তিশালী নকশা-ভাষা — “শুধু অঙ্ক, ঠিক ১১টি, শুরুতে 01” লেখা যায় '^01[0-9]{9}$' দিয়ে। SQLite-এ REGEXP শব্দটি ব্যাকরণে আছে, কিন্তু কাজ করে তখনই, যখন অ্যাপ বা কোনো extension regexp() নামের ফাংশন যোগ করে; এই পাতার ইঞ্জিনে সেটি নেই।

SELECT name FROM customers WHERE name ILIKE 's%';          -- Sabbir Hasan
SELECT name FROM customers WHERE phone ~ '^01[3-9][0-9]{8}$'; -- regex দিয়ে ফোন নম্বর যাচাই

৪ · NULL — “জানা নেই” মানটি

পর্ব ৫ আর ৬-এ আপনি NULL-এর সাথে পরিচিত হয়েছেন: কোনো ঘরের মান জানা নেই, বা প্রযোজ্য নয়। NULL শূন্য নয়, ফাঁকা লেখা ''-ও নয়। Tanvir Ahmed-এর phone NULL মানে “তাঁর ফোন নম্বর আমরা জানি না”, “তাঁর ফোন নম্বর শূন্য” নয়। বিশ্ববিদ্যালয়ের ফলাফল রেজিস্টারে যে শিক্ষার্থীর পরীক্ষার খাতা এখনো দেখা হয়নি, তাঁর ঘরে শূন্য লিখলে তিনি ফেল করে যাবেন; ঘরটি ফাঁকা রাখাই সৎ — NULL হলো সেই ফাঁকা ঘর।

এখান থেকেই SQL-এর সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ নিয়মটি আসে: NULL-এর সাথে যেকোনো তুলনার ফল সত্যও নয়, মিথ্যাও নয় — অজানা (UNKNOWN). “Tanvir-এর ফোন নম্বর কি 01711000001?” — জানি না। “Tanvir-এর ফোন নম্বর কি Imran-এর অজানা শহরের সমান?” — তা-ও জানি না। এমনকি NULL = NULL-ও UNKNOWN: দুজন অচেনা মানুষের বয়স জানা নেই বলে তাঁদের বয়স সমান — এমন বলা যায় না।

তাহলে “ফোন নম্বর নেই এমন গ্রাহক” খুঁজবেন কীভাবে? phone = NULL দিয়ে নয় — সেটি প্রতিটি সারিতে UNKNOWN দেয়, আর WHERE কোনো সারিই রাখে না। এর জন্য আলাদা অপারেটর IS NULL আর IS NOT NULL, যারা কখনো UNKNOWN দেয় না, শুধু TRUE বা FALSE.

-- ভুল: = NULL কোনো সারি দেয় না
SELECT name FROM customers WHERE phone = NULL;

-- ঠিক: ফোন নম্বর নেই এমন গ্রাহক
SELECT name, phone FROM customers WHERE phone IS NULL;
SELECT COUNT(*) AS with_phone FROM customers WHERE phone IS NOT NULL;

-- NULL-কে একটি সাধারণ মানের মতো তুলনা: IS DISTINCT FROM
SELECT name, city FROM customers WHERE city IS DISTINCT FROM 'Dhaka';
SELECT NULL = NULL AS eq, NULL IS NULL AS is_null,
       NULL IS NOT DISTINCT FROM NULL AS same, 'Dhaka' IS NOT 'Dhaka' AS diff;

IS DISTINCT FROM এসেছে SQL:1999 standard-এ। PostgreSQL এটি অনেক আগে থেকে মানে, SQLite ৩.৩৯ (২০২২) থেকে, SQL Server 2022 থেকে। SQLite-এ এর পুরোনো আর ছোট রূপ হলো IS আর IS NOT, যা যেকোনো দুটি মানে চলে — city IS 'Dhaka'. MySQL-এ একই কাজ করে <=> (null-safe equality): NULL <=> NULL = 1.

৫ · তিন-মানের যুক্তি — TRUE, FALSE আর UNKNOWN

সাধারণ যুক্তিতে প্রতিটি বাক্য সত্য বা মিথ্যা। SQL-এ তৃতীয় একটি মান আছে: UNKNOWN — এজন্যই একে বলে তিন-মানের যুক্তি। এখন প্রশ্ন, AND, OR আর NOT এই তৃতীয় মানের সাথে কী করে? উত্তরটি একটি সহজ বুদ্ধি থেকে আসে: অজানা মানটি সত্য হলে আর মিথ্যা হলে — দুই ক্ষেত্রেই যদি ফল একই হয়, তবে সেটিই ফল; না হলে ফলও অজানা। যেমন “UNKNOWN AND FALSE”: অজানাটি সত্য হোক বা মিথ্যা, FALSE-এর সাথে AND করলে মিথ্যাই হবে — তাই FALSE. কিন্তু “UNKNOWN AND TRUE”: অজানাটির ওপর নির্ভর করে, তাই UNKNOWN. এই নিয়মে তৈরি truth table ধাপে ধাপে দেখুন:

একটি ছোট প্রমাণ — কোন নিয়ম টেকে, কোনটি ভাঙে

সংখ্যার মডেলটি শুধু মনে রাখার কৌশল নয়, প্রমাণের হাতিয়ারও। মান তিনটি {0, ½, 1} আর AND = min, OR = max, NOT x = 1 − x.

দাবি ৩-কে এখন বাস্তব ডেটায় দেখি। নিচের ডায়াগ্রামে customers থেকে চারজনের ওপর একটি দুই-অংশের শর্ত হিসাব করা হচ্ছে: “ঢাকার বাইরের গ্রাহক, যাঁদের ফোন নম্বর 01 দিয়ে শুরু”।

এবার নিজে চালান। প্রথম SELECT-এ truth table-এর কয়েকটি ঘর SQLite-কে দিয়েই হিসাব করানো হয়েছে (SQLite-এ FALSE = 0, TRUE = 1, UNKNOWN = NULL). তারপর ডায়াগ্রামের শর্তটি পুরো customers টেবিলে, আর দাবি ৩-এর গণনা:

SELECT NULL AND 0 AS u_and_f, NULL AND 1 AS u_and_t,
       NULL OR 1 AS u_or_t, NULL OR 0 AS u_or_f,
       NOT NULL AS not_u, 5 > 3 AS gt;

SELECT name, city, phone FROM customers
WHERE city <> 'Dhaka' AND phone LIKE '01%';

SELECT COUNT(*) AS dhaka     FROM customers WHERE city = 'Dhaka';
SELECT COUNT(*) AS not_dhaka FROM customers WHERE NOT (city = 'Dhaka');

৬ · NULL-এর তিন ফাঁদ — হিসাব, NOT IN আর COUNT

ফাঁদ ১ — NULL হিসাবে ছড়িয়ে পড়ে

অংশ ১-এ দেখেছেন, লেখা জোড়ায় একটি NULL পুরো ফলকে NULL করে। গণিতেও একই: NULL + 5, NULL * 0, price - NULL — সবই NULL. যুক্তিটি একই: অজানা সংখ্যার সাথে ৫ যোগ করলে ফলও অজানা। এমনকি NULL * 0-ও NULL, যদিও গণিতে যেকোনো সংখ্যা × ০ = ০ — SQL এখানে সূক্ষ্ম যুক্তিতে যায় না, নিয়ম সরল রাখে: যেকোনো অংশ NULL, তো ফল NULL. বেতনের হিসাবে salary + bonus লিখলে যাঁর bonus NULL, তাঁর মোট বেতনই NULL হয়ে যাবে; লিখতে হয় salary + COALESCE(bonus, 0).

ফাঁদ ২ — NOT IN আর একটি NULL

এটি SQL-এর সবচেয়ে বিখ্যাত ফাঁদ, আর ইন্টারভিউর প্রিয় প্রশ্ন। এখানে প্রথমবার db-uni লাগবে: departments (dept_id, name, building — CSE, EEE, BBA আর English), আর students (student_id, name, dept_id, batch, cgpa — ৮ জন শিক্ষার্থী; Habib Ullah-এর dept_id এখনো NULL, Fahim Karim-এর cgpa NULL). প্রশ্ন: “কোন বিভাগে একজনও শিক্ষার্থী নেই?” স্বাভাবিক উত্তর English. স্বাভাবিক কোয়েরি:

SELECT name FROM departments
WHERE dept_id NOT IN (SELECT dept_id FROM students);

বন্ধনীর ভেতরের SELECT-টি একটি subquery — একটি কোয়েরির ভেতরে আরেকটি কোয়েরি, যার ফল এখানে একটি মানের তালিকা। Subquery-র পুরো আলোচনা পর্ব ২১-এ; এখানে শুধু দেখুন NULL কী ঘটায়:

-- ফাঁদ: একটি NULL dept_id সব উত্তর মুছে দেয়
SELECT name FROM departments
WHERE dept_id NOT IN (SELECT dept_id FROM students);

-- সমাধান: subquery থেকে NULL বাদ
SELECT name FROM departments
WHERE dept_id NOT IN (SELECT dept_id FROM students
                      WHERE dept_id IS NOT NULL);

-- তুলনা: IN-এ NULL কোনো ক্ষতি করে না
SELECT name FROM departments
WHERE dept_id IN (SELECT dept_id FROM students);

ফাঁদ ৩ — COUNT(*) আর COUNT(কলাম)

COUNT(*) সারি গোনে — সারিতে যা-ই থাকুক। COUNT(phone) গোনে শুধু সেই সারিগুলো, যেখানে phone NULL নয়। অন্য aggregate function-ও (SUM, AVG, MIN, MAX) NULL বাদ দিয়ে হিসাব করে। প্রায়ই এটাই চাই, কিন্তু গড় হিসাবে এটি একটি সিদ্ধান্ত, যা আপনাকে সচেতনভাবে নিতে হবে। (GROUP BY-সহ পুরো আলোচনা পর্ব ১৮-এ।)

SELECT COUNT(*) AS all_rows, COUNT(phone) AS with_phone,
       COUNT(city) AS with_city, COUNT(DISTINCT city) AS cities
FROM customers;

-- Fahim Karim-এর cgpa NULL: গড় কতজনের?
SELECT COUNT(*) AS students, COUNT(cgpa) AS with_cgpa,
       ROUND(AVG(cgpa), 3) AS avg_cgpa,
       ROUND(SUM(cgpa) / COUNT(*), 3) AS avg_over_all
FROM students;

৭ · COALESCE আর NULLIF — NULL সামলানোর দুই হাতিয়ার

COALESCE(a, b, c, …) বাঁ থেকে ডানে দেখে, প্রথম যে মানটি NULL নয় সেটি ফেরত দেয়; সবগুলো NULL হলে NULL. COALESCE(phone, 'no phone'), COALESCE(bonus, 0), COALESCE(mobile, office_phone, 'যোগাযোগ নেই') — একটির পর একটি বিকল্প। এটি SQL standard, সব বড় DBMS-এ চলে। কাজটি আসলে একটি CASE-এর সংক্ষেপ: CASE WHEN a IS NOT NULL THEN a ELSE b END.

NULLIF(a, b) ঠিক উল্টো কাজ করে: a আর b সমান হলে NULL দেয়, নইলে a. প্রথমে অদ্ভুত লাগে — কেউ ইচ্ছা করে NULL বানাবে কেন? সবচেয়ে বড় ব্যবহার: শূন্য দিয়ে ভাগ ঠেকানো। x / NULLIF(y, 0): y শূন্য হলে হর NULL হয়ে যায়, আর ভাগফল NULL — PostgreSQL বা SQL Server-এ যেখানে পুরো কোয়েরি ত্রুটিতে থেমে যেত, সেখানে শুধু সেই সারির ফল ফাঁকা থাকে। আরেকটি ব্যবহার: পুরোনো ডেটায় ফাঁকা লেখাকে NULL বানানো — NULLIF(phone, '').

নিচের এডিটরে একটি ছোট নতুন টেবিল daily_sales তৈরি হয় (day, revenue = বিক্রি টাকায়, orders_count = অর্ডারের সংখ্যা), চার দিনের হিসাব, যার একটি হরতালের দিন। একই কলামে integer division-এর ফাঁদটিও আবার দেখবেন:

SELECT day, revenue, orders_count,
       revenue / orders_count AS naive,
       revenue * 1.0 / NULLIF(orders_count, 0) AS avg_order,
       COALESCE(ROUND(revenue * 1.0
                / NULLIF(orders_count, 0), 2), 0) AS report
FROM daily_sales;

একই কাজ, ভিন্ন নাম

নিয়মটি সহজ: নতুন কোডে COALESCE লিখুন — সব DBMS-এ চলে, একাধিক বিকল্প নেয়, আর অন্য কেউ পড়লে বোঝেন। পুরোনো কোড এক DBMS থেকে অন্যটিতে সরালে IFNULL, ISNULL, NVL খুঁজে বদলাতে হয়, বিশেষ করে MySQL-এর এক-আর্গুমেন্টের ISNULL, যা নামে এক হলেও SQL Server-এরটির মতো কাজ করে না।

৮ · CASE — SQL-এর “যদি… তবে… নইলে”

বেশিরভাগ প্রোগ্রামিং ভাষায় if-else আছে। SQL-এ তার জায়গায় আছে CASE expression — একটি expression, অর্থাৎ এটি একটি মান তৈরি করে, আর যেখানে মান লেখা যায় (SELECT, WHERE, ORDER BY, এমনকি aggregate-এর ভেতরে) সেখানেই বসানো যায়। এর দুটি রূপ:

দুই রূপেরই নিয়ম এক: WHEN-গুলো ওপর থেকে নিচে ক্রমে দেখা হয়; প্রথম যেটি TRUE, তার THEN-এর মান ফেরত, বাকিগুলো আর দেখা হয় না। কোনোটি TRUE না হলে ELSE-এর মান; ELSE না থাকলে NULL. আর এখানেও তিন-মানের যুক্তি: UNKNOWN শর্ত TRUE নয়, তাই সেটি পার হয় না। Simple CASE-এ CASE x WHEN NULL THEN … কখনো মেলে না, কারণ ভেতরে x = NULL হিসাব হয়।

এবার CASE-এর তিনটি প্রচলিত ব্যবহার একসাথে: SELECT-এ লেবেল (price band), ORDER BY-তে নিজের পছন্দের ক্রম (প্রথমে pending, তারপর shipped…), আর aggregate-এর ভেতরে শর্তসাপেক্ষ গণনা (conditional aggregation).

SELECT name, price,
       CASE WHEN price >= 5000 THEN 'premium'
            WHEN price >= 1000 THEN 'mid'
            ELSE 'budget' END AS band
FROM products ORDER BY price DESC;

SELECT order_id, status FROM orders
ORDER BY CASE status WHEN 'pending' THEN 1 WHEN 'shipped' THEN 2
                     WHEN 'delivered' THEN 3 ELSE 4 END, order_id;

SELECT SUM(CASE WHEN status = 'delivered' THEN 1 ELSE 0 END) AS delivered,
       COUNT(CASE WHEN status = 'pending' THEN 1 END) AS pending,
       COUNT(*) AS total
FROM orders;

৯ · CAST, টাইপ বদল আর 0/1 দিয়ে সত্য-মিথ্যা

CAST(x AS type) একটি মানকে অন্য data type-এ বদলায়: লেখা থেকে সংখ্যা, পূর্ণসংখ্যা থেকে দশমিক, দশমিক থেকে লেখা। অংশ ১-এ CAST(7 AS REAL) / 2 integer division এড়াতে এটিই করেছিল। কেউ না বললেও DBMS অনেক সময় নিজেই টাইপ বদলায় — একে বলে implicit conversion. এখানে DBMS-গুলোর মেজাজ সবচেয়ে আলাদা:

SQLite-এ কোনো আলাদা boolean টাইপ নেই। তুলনার ফল সংখ্যা: TRUE = 1, FALSE = 0, UNKNOWN = NULL; TRUE আর FALSE শব্দ দুটি ৩.২৩ (২০১৮) থেকে 1 আর 0-এর অন্য নাম। এজন্যই অংশ ৩-এ 1 | 0 আর অংশ ৫-এ 0 | NULL | 1 দেখেছেন। এর একটি সুবিধাও আছে: SUM(status = 'delivered') লিখলেই ডেলিভারি গোনা হয়ে যায়, CASE ছাড়াই। কিন্তু এটি SQLite আর MySQL-এর কৌশল; PostgreSQL-এ boolean যোগ করা যায় না (লিখতে হয় COUNT(*) FILTER (WHERE …) বা CASE), আর SQL Server-এ SELECT 5 > 3 লেখাই যায় না। সব জায়গায় চলে এমন কোড লিখতে চাইলে CASE-ই নিরাপদ।

SELECT CAST('2025-09-01' AS DATE) + 30;          -- 2025-10-01 (তারিখ + দিন)
SELECT '42'::integer, 7::numeric / 2;             -- 42 | 3.5000000000000000
SELECT COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'delivered') AS delivered FROM orders;

১০ · AI-এর যুগে অপারেটর আর NULL

AI-কে “ঢাকার বাইরের গ্রাহক কতজন” বা “প্রতিটি দোকানের সফলতার হার” জিজ্ঞেস করলে চমৎকার দেখতে SQL আসে, আর সেটি চলেও। সমস্যা হলো, এই পর্বের ভুলগুলো কোনো ত্রুটি দেয় না — শুধু সংখ্যা ভুল আসে। AI প্রায়ই যা করে:

AI-এর দেওয়া কোয়েরি চালানোর আগে — যাচাইয়ের চেকলিস্ট

• কোথাও = NULL বা <> NULL নেই; NULL পরীক্ষা সবখানে IS NULL / IS NOT NULL / IS DISTINCT FROM দিয়ে
• প্রতিটি NOT IN-এর subquery-র কলাম NOT NULL, নয়তো NOT EXISTS দিয়ে লেখা
• প্রতিটি ভাগে হর NULLIF দিয়ে সুরক্ষিত, আর integer division হলে সেটি ইচ্ছাকৃত
• WHERE p আর WHERE NOT p-এর সারি-সংখ্যা যোগ করে মোটের সাথে মিলিয়েছি; গরমিল মানে NULL
• CASE-এর প্রতিটি শাখা (আর NULL-এর ক্ষেত্র) অন্তত একটি পরীক্ষার সারিতে চালিয়ে দেখেছি
• লক্ষ্য DBMS-এর উপভাষা মিলিয়েছি: || বনাম CONCAT, ILIKE, IFNULL/ISNULL/NVL, boolean