使用你的应用程序代码，因为它最擅长:处理逻辑。 使用数据库来做它最擅长的事情:存储数据。

您可以调试存储过程，但是您会发现在代码中调试和维护逻辑更容易。 通常，每次更改数据库模型时，都需要重新编译代码。

此外，具有可选搜索参数的存储过程是非常不有效的，因为您必须预先指定所有可能的参数，而复杂的搜索有时是不可能的，因为您无法预测一个参数将在搜索中重复出现多少次。

我站在代码这一边。我们构建了所有应用程序(包括web和客户端)使用的数据访问层，所以从这个角度来看这是DRY。它简化了数据库部署，因为我们只需要确保表模式是正确的。它简化了代码维护，因为我们不需要查看源代码和数据库。

在与数据模型的紧密耦合方面，我没有遇到太多问题，因为我看不出哪里有可能真正打破这种耦合。应用程序及其数据在本质上是耦合的。

SQL存储过程不会提高查询的性能

Definitely easier to maintain if you put it in a stored procedure. If there's difficult logic involved that will potentially change in the future it is definitely a good idea to put it in the database when you have multiple clients connecting. For example I'm working on an application right now that has an end user web interface and an administrative desktop application, both of which share a database (obviously) and I'm trying to keep as much logic on the database as possible. This is a perfect example of the DRY principle.

存储过程的优点:

更容易检查代码。

耦合更少，因此更容易测试。

更容易调谐。

从网络流量的角度来看，性能通常更好——如果您有一个游标或类似的东西，那么就不会多次访问数据库

您可以更容易地保护对数据的访问，删除对表的直接访问，通过procs加强安全性——这也允许您相对快速地找到更新表的任何代码。

如果涉及到其他服务(如Reporting服务)，您可能会发现将所有逻辑存储在存储过程中，而不是存储在代码中，并且必须复制它会更容易

缺点:

对开发人员来说更难管理的是:脚本的版本控制:每个人都有自己的数据库吗?版本控制系统是否与数据库和IDE集成在一起?

在某些情况下，在代码中动态创建的sql可能比存储的proc具有更好的性能。如果您已经创建了一个存储的proc(例如sp_customersearch)，它必须非常灵活，因此具有许多参数，非常复杂，那么您可能可以在运行时在代码中生成一个更简单的sql语句。

有人可能会说，这只是将一些处理从SQL转移到web服务器，但总的来说，这是一件好事。

这种技术的另一个优点是，如果你在SQL分析器中查找，你可以看到你生成的查询，调试它比看到一个存储的带有20个参数的proc调用要容易得多。