我们所有使用关系数据库的人都知道(或正在学习)SQL是不同的。获得期望的结果,并有效地这样做,涉及到一个乏味的过程,其部分特征是学习不熟悉的范例,并发现一些我们最熟悉的编程模式在这里不起作用。常见的反模式是什么?
当前回答
使用@@IDENTITY代替SCOPE_IDENTITY()
引自以下回答:
@@IDENTITY returns the last identity value generated for any table in the current session, across all scopes. You need to be careful here, since it's across scopes. You could get a value from a trigger, instead of your current statement. SCOPE_IDENTITY returns the last identity value generated for any table in the current session and the current scope. Generally what you want to use. IDENT_CURRENT returns the last identity value generated for a specific table in any session and any scope. This lets you specify which table you want the value from, in case the two above aren't quite what you need (very rare). You could use this if you want to get the current IDENTITY value for a table that you have not inserted a record into.
其他回答
使用无意义的表别名:
from employee t1,
department t2,
job t3,
...
使得阅读一个大的SQL语句比它需要的要困难得多
使用SQL作为美化的ISAM(索引顺序访问方法)包。特别是嵌套游标,而不是将SQL语句组合成一个更大的语句。这也算“滥用优化器”,因为实际上优化器能做的不多。这可以与非准备语句结合使用,以获得最大的效率:
DECLARE c1 CURSOR FOR SELECT Col1, Col2, Col3 FROM Table1
FOREACH c1 INTO a.col1, a.col2, a.col3
DECLARE c2 CURSOR FOR
SELECT Item1, Item2, Item3
FROM Table2
WHERE Table2.Item1 = a.col2
FOREACH c2 INTO b.item1, b.item2, b.item3
...process data from records a and b...
END FOREACH
END FOREACH
正确的解决方案(几乎总是)是将两个SELECT语句合并为一个:
DECLARE c1 CURSOR FOR
SELECT Col1, Col2, Col3, Item1, Item2, Item3
FROM Table1, Table2
WHERE Table2.Item1 = Table1.Col2
-- ORDER BY Table1.Col1, Table2.Item1
FOREACH c1 INTO a.col1, a.col2, a.col3, b.item1, b.item2, b.item3
...process data from records a and b...
END FOREACH
双循环版本的唯一优点是,您可以很容易地发现表1中值之间的中断,因为内部循环结束了。这可能是控制中断报告中的一个因素。
此外,应用程序中的排序通常是不允许的。
不必深入浅出:不使用准备好的语句。
编写查询的开发人员没有很好地了解SQL应用程序(包括单个查询和多用户系统)的快慢。这包括对以下方面的无知:
physical I/O minimization strategies, given that most queries' bottleneck is I/O not CPU perf impact of different kinds of physical storage access (e.g. lots of sequential I/O will be faster than lots of small random I/O, although less so if your physical storage is an SSD!) how to hand-tune a query if the DBMS produces a poor query plan how to diagnose poor database performance, how to "debug" a slow query, and how to read a query plan (or EXPLAIN, depending on your DBMS of choice) locking strategies to optimize throughput and avoid deadlocks in multi-user applications importance of batching and other tricks to handle processing of data sets table and index design to best balance space and performance (e.g. covering indexes, keeping indexes small where possible, reducing data types to minimum size needed, etc.)
使用SP作为存储过程名称的前缀,因为它将首先在系统过程位置中搜索,而不是自定义过程。
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