将SQL保存在c#源代码或Stored Procs中有哪些优点/缺点?我一直在和一个朋友讨论这个问题,我们正在做一个开源项目(c# ASP。网论坛)。目前,大多数数据库访问都是通过在c#中构建内联SQL并调用SQL Server DB来完成的。所以我在试着确定,对于这个特定的项目,哪个是最好的。

到目前为止,我有:

in Code的优点:

更容易维护-不需要运行SQL脚本来更新查询 更容易移植到另一个DB -没有pros到移植

存储Procs的优点:

性能 安全


当前回答

in Code的优点: 更容易维护-不需要运行SQL脚本来更新查询 更容易移植到另一个DB -没有pros到移植

实际上,我觉得你搞反了。恕我直言,在代码中维护SQL是痛苦的,因为:

你最终会在相关的代码块中重复自己 许多IDE不支持SQL作为一种语言,因此您只有一系列未出错的检查字符串来执行任务 数据类型、表名或约束的更改远比将整个数据库交换为一个新的数据库普遍得多 随着查询复杂性的增加,您的难度级别也在增加 测试内联查询需要构建项目

把Stored Procs看作你从数据库对象中调用的方法——它们更容易重用,只有一个地方可以编辑,而且如果你确实更改了数据库提供程序,更改发生在你的Stored Procs中,而不是在你的代码中。

也就是说,存储过程的性能增益是最小的,正如Stu在我之前说过的,你不能在存储过程中设置断点(目前)。

其他回答

存储过程的性能优势通常可以忽略不计。

存储过程的更多优点:

防止反向工程(当然,如果使用加密创建的话) 更好地集中数据库访问 能够透明地更改数据模型(无需部署新客户端);当多个程序访问相同的数据模型时尤其方便

@Terrapin - scprocs同样容易受到注射攻击。正如我所说:

总是参数化所有的查询-永远不要内联用户输入的东西,你会没事的。

这适用于sprocs和动态Sql。

我不确定不重新编译你的应用程序是一个优势。我的意思是,在重新上线之前,您已经针对该代码(应用程序和DB)运行了单元测试。


@Guy -是的,你是对的,sproc确实让你控制应用程序用户,这样他们就只能执行sproc,而不是底层的操作。

我的问题是:如果所有人都通过你的应用程序访问它,使用连接和用户只有有限的更新/插入权限等,这个额外的级别是否增加了安全性或额外的管理?

我的观点是后者。如果他们已经破坏了您的应用程序,可以重新编写它,那么他们还有很多其他的攻击可以使用。

如果动态内联代码,Sql注入仍然可以针对这些spprocs执行,所以黄金法则仍然适用,所有用户输入必须始终参数化。

这样想

你有4个web服务器和一堆使用相同SQL代码的windows应用程序 现在您意识到SQl代码有一个小问题 所以你宁愿...... 在一个地方改变过程 或 将代码推送到所有的网络服务器上,重新安装所有Windows盒子上的所有桌面应用程序(单击一次可能会有帮助)

我更喜欢存储过程

它也更容易做一个过程的性能测试,把它放在查询分析器 设置io/time on统计信息 设置showplan_text,瞧

不需要运行分析器来查看到底调用了什么

这只是我的小意思

存储过程比代码更容易在数据库和源代码控制系统之间失去同步。应用程序代码也可以,但当您进行持续集成时,这种可能性较小。

数据库就是这样,人们不可避免地对生产数据库进行更改,只是为了暂时摆脱困境。然后忘记在环境和源代码控制系统之间同步它。生产数据库迟早会成为事实上的记录,而不是源代码控制系统——您将陷入无法删除任何scprocs的情况,因为您不知道它是否正在被使用。

一个好的过程应该只允许通过适当的渠道对产品进行更改,这样您就能够从源代码控制系统(无数据)从头开始重新构建数据库。但我只是说,因为它可以完成,也确实完成了——在最激烈的时刻,在大喊大叫的客户的电话之间,在紧盯着你的经理的电话之间,等等,对生产数据库进行了更改。

使用存储过程运行特别查询很尴尬——使用动态sql(或ORM)更容易,这可能是我自己使用存储过程的最大缺点。

另一方面,存储过程在你做出更改但不需要重新部署应用程序代码的情况下很好。它还允许您在通过网络发送数据之前对数据进行塑形,而代码中的sql可能必须进行多次调用来检索而不是塑形(尽管现在有方法可以在一次“调用”中运行多个sql语句并返回多个结果集,如ADO.NET中的MARS),这可能会导致更多的数据通过网络传输。

不过,我不相信任何关于性能和安全性的争论。两者都有可能是好的,也有可能是坏的,而且同样可控。

我喜欢存储过程,不知道有多少次我能够使用存储过程对应用程序进行更改,而不会对应用程序产生任何停机时间。

作为Transact SQL的忠实粉丝,调优大型查询已被证明对我非常有用。我已经6年没有写过任何内联SQL了!