《SQL语言艺术(PDF格式)》第4章

我们希望存储过程返回什么结果？再辅以大胆的思维，思考这些问题的答案，就能得到一个性　
能大幅提升的处理方式了。　
总结：考虑解决方案的细节之前，先站得远一些，把握大局。　
先定义问题，再解决问题　
Problem　Definition　Before　Solution　
PPrroobblleemm　DDeeffiinniittiioonn　BBeeffoorree　SSoolluuttiioonn　
一知半解是危险的。人们常在听说了新技术或特殊技术之后——有时的确很吸引人——试图采　
用它作为新的解决方案。普通开发者和设计师通常会立即采纳这些新“解决方案”，直到后来才　
发现它们会产生许多后续问题。　
现成的解决方案中，非规范化设计引人注目。设计伊始，非规范化设计的拥护者就提出此方案，　
为了寻求“性能”而无视最终将会面临的升级恶魔——而事实上，在开发周期早期，改进设计（或　
学习如何使用join）也是一个不错的选择。作为非规范化设计的一种手段，物化视图（materialized　
view）常被认为是灵丹妙药。物化视图有时被称为快照（snapshot），这个更加平常的词更形象　
地反映了可悲的事实：物化视图是某时间点的数据副本。在没有其他办法时，这个理论上遭到　
质疑的技术也未尝不值得一试，借用卡夫卡（Franz　Kafka）的一句名言：“逻辑诚可贵，生存价　
更高。”　
然而，绝大部分问题都可借助传统技术巧妙解决。首先，应学会充分利用简单、传统的技术。　
只有完全掌握了这些技术，才能正确评价它们的局限性，最终发现它相当于新技术的潜在优势　
（如果有的话）。　
所有技术方案，都只是我们达到目标的手段。没有经验的开发者误把新技术本身当成了目标。　
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对于热衷于技术、过于看重技术的人来说，此问题就更为严重。　
总结：先打基础，再赶时髦：摆弄新工具之前，先把手艺学好。　
直接操作实际数据　
OperationsAgainst　Actual　Data　
OOppeerraattiioonnssAAggaaiinnsstt　AAccttuuaall　DDaattaa　
许多开发者喜欢建立临时工作表（temporaryworktable），把后续处理使用的大量数据放入其中，　
然后开始“正式”工作。这种方法广受质疑，反映了“跳出业务流程细节考虑问题”的能力不足。　
记住，永久表（permanent　table）可以设置非常复杂的存储选项（在第5章将讨论一些存储选项　
的设置），而临时表不能。临时表的索引（如果有的话）可能不是最优的，因此，查询临时表的　
语句效率比永久表的差。另外，查询之前必然先为临时表填入数据，这自然也多了一笔额外的　
开销。　
就算使用临时表有充足理由，若数据量大，也绝不能把永久表当作临时工作表来用。问题之一　
在于统计信息的自动收集：若没有实时收集要求，DBMS通常会在不活动或活动少时进行统计　
信息收集，而这时作为临时工作表可能为空，从而使优化器收到了完全错误的信息。这些不正　
确且有偏差的统计信息可能造成执行计划（execution　plan）完全不合理，导致性能下降。所以，　
如果一定要用临时表，应确保数据库知道哪些表是临时的。　
总结：暂时工作表意味着以不太合理的方式存储更多信息。　
SQL　
用SSQQLL处理集合　
Set　Processing　in　SQL　
SSeett　PPrroocceessssiinngg　iinn　SSQQLL　
SQL　完全基于集合（Set）来处理数据。对大部分更新或删除操作而言　——　如果不是针对整　
个表的话　——　你必须先精确定义出要处理的记录的集合。这定义了该处理的粒度　
（granularity），可能是对大量记录的粗粒度操作，有可能是只影响少数记录的细粒度操作。　
将一次“大批量数据的处理”分割成多次“小块处理”是个坏主意，除非对数据库的修改太昂贵，　
否则不要使用，因为这种方法极其低效：　
（1）占用过多的空间保存原始数据，以备事务（transaction）回滚（rollback）之需；　
（2）万一修改失败，回滚消耗过长的实践。　
许多人认为，进行大规模修改操作时，应在操作数据的代码中有规律地多安排些mit命令。　
其实，严格从实践角度来讲，“从头开始重做”比“确定失败发生的时间和位置，接着已提交部分　
重做”要容易得多、简单得多、也快得多。　
处理数据时，应适应数据库的物理实现。考虑事务失败时回滚所需日志的大小，如果要为undo　
保存的数据量确实巨大，或许应该考虑数据修改的频率问题。也就是说，将大规模的“每月更新”，　
改为规模不大的“每周更新”，甚至改为规模更小的“每日更新”，或许是个有效方案。　
总结：几千个语句，借助游标（cursor）不断循环，很慢。换成几个语句，处理同样的数据，　
还是较慢。换成一个语句，解决上述问题，最好。　
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SQL　
动作丰富的SSQQLL语句　
Action…Packed　SQL　Statements　
AAccttiioonn……PPaacckkeedd　SSQQLL　SSttaatteemmeennttss　
SQL　不是过程性语言（procedurallanguage），尽管也可以将过程逻辑（procedurallogic）用于SQL，　
但必须小心。混淆声明性处理（declarative　processing）和过程逻辑，最常见的例子出现在需要　
从数据库中提取数据、然后处理数据、然后再插入到数据库时。在一个程序（或程序中的一个　
函数）接收到特定输入值后，如下情况太常见了：用输入值从数据库中检索到一个或多个另外　
的数据值，然后，借助循环或条件逻辑（通常是　if。。。then　。。。else）将一些语句组织起来，对数　
据库进行操作。大多数情况下，造成上述错误做法的原因有三：根深蒂固的坏习惯、SQL知识　
的缺乏、盲从功能需求规格说明。其实，许多复杂操作往往可由一条　SQL　语句完成。因此，　
如果用户提供了一些数据值，尽量不要将操作分解为多条提取中间结果的语句。　
避免在　SQL　中引入“过程逻辑（procedurallogic）”的主要原因有二。　
数据库访问，总会跨多个软件层，甚至包括网络访问。　
即使没有网络访问，也会涉及进程间通讯；额外的存取访问意味着更多的函数调用、更大的带　
宽，以及更长的等待时间。一旦这些调用要重复多次，其对性能的影响就非常可观了。　
在SQL中引入过程逻辑，意味着性能和维护问题应由你的程序承担。　
大多数据库系统都提供了成熟的算法，来处理join等操作，来优化查询以获得更高的效率。基于　
开销的优化器（cost…basedoptimizer，CBO）是很复杂的软件，它早已不像刚推出时那样没什么　
用了，而在大部分情况下都是非常出色的成熟产品了，优秀的CBO　查询优化的效率极高。然而，　
CBO　所能改变的只有　SQL　语句。如果在一条单独的SQL语句中完成尽可能多的操作，那么性　
能优化可以还由　DBMS　核心负责，你的程序可以充分利用DBMS的所有升级。也就是说，未　
来大部分维护工作从程序间接转移给了DBMS　供货商。　
当然，“避免在　SQL　中引入过程逻辑”规则也有例外。有时过程逻辑确实能加快处理速度，庞　
大的SQL语句未必总是高效。然而，过程逻辑及其之后的处理相同数据的语句，可以编写到一　
个单独的　SQL　语句中，CBO　就是这么做的，从而获得最高效的执行方式。　
总结：尽可能多地把事情交给数据库优化器来处理。　
充分利用每次数据库访问　
Profitable　Database　Accesses　
PPrrooffiittaabbllee　DDaattaabbaassee　AAcccceesssseess　
如果计划逛好几家商店，你会首先决定在每家店买哪些东西。从这一刻起，就要计划按何种顺　
序购物才能少走冤枉路。每逛一家店，计划东西购买完毕，才逛下一家。这是常识，但其?