问题
只要看看数据管理和关系型数据库管理系统规则，就发现关系型数据库是使用一个合理级别的并发来维护数据和当支持数据管理行为例如备份、成批清除、改变数据结构等等时的最合适的方法。
一个问题是在传统应用程序中编程语言的不同。SQL(结构化查询语言)语言是一个声明性语言，在大多数公司里，它成为了用于描述“我需要什么”和“从哪里获取”的“数据语言”。OOP(面向对象编程)语言成为了全世界R&D(研究和开发)公司的开发人员最普遍采用的语言。那么我们怎样弥补这个差距呢?
专家解答
这两个趋势使得需要一个弥补这个差距的“桥”，它是通过将请求从面向对象语言翻译成SQL来弥补的。在大多数情况下，DAL(数据访问层)是用来描述以一种集中方式管理所有这些“数据拼接任务”的机制的。
数据库供应商(Microsoft、Oracle、IBM等等)因其对SQL的特别喜爱而提供了众多私有命令，在DAL中的翻译就需要支持许多选项。而最后的结果是执行有时会失去内嵌到引擎中的性能优化。这使得许多这样的DAL以一种非常直接的方式被执行，它将这个请求分解成许多小段，它们各自被翻译成相应的SQL语句并建立将要象征性地进行这项工作的“SELECT…FROM…WHERE…”条件从句。
“机器编写的SQL语句”有时会是很长的文本语句。在32位和64位系统上，包含SQL语句的字符串长度是定义为65,536 *网络数据包大小。默认的网络数据包大小为4096，所以SQL语句文本限制为256MB。
我怀疑长文本查询(远小于256MB)将会对服务器的CPU造成负担。所以我在这篇文章中进行测试和公布。在这篇文章里，我将介绍介绍一下内容：
证明长文本查询将会消耗你的CPU。
给出关于在一个中等大小服务器上预计的实际消耗的理解。
具有2GB RAM和4 x 10,000 RPM磁盘的双核CPU。
测试表特征
为了测试，我将创建一个有200，000行记录的表(叫做t1000)。这个表有许多不同的数据类型，因为我认为这可以合理地表现生产环境中的一个普通表。这个表的特征包括：
一个单独的integer字段作为主键(默认为蔟索引)。
一个varchar字段。
一个模拟额外1KB数据的char字段。
五个用来创建WHERE条件从句中长文本查询的integer字段。