分析存储过程的使用场景

当一个事务涉及到多个SQL语句时或者涉及到对多个表的操作时就要考虑用存 储过程;当在一个事务的完成需要很复杂的商业逻辑时(比如,对多个数据的操作 ,对多个状态的判断更改等)要考虑;还有就是比较复杂的统计和汇总也要考虑, 但是过多的使用存储过程会降低系统的移植性。

为了系统的控制方便,例 如当系统进行调整时,这是只需要将后台存储过程进行更改,而不需要更改客户 端程序。也无需重新安装客户端应用程序。

存储过程不仅仅适用于大型项 目,对于中小型项目,使用存储过程也是非常有必要的。其威力和优势主要体现 在:

1.存储过程只在创造时进行编译,以后每次执行存储过程都不需再重 新编译,而一般 SQL 语句每执行一次就编译一次,所以使用存储过程可提高数据 库执行速度。

2.当对数据库进行复杂操作时(如对多个表进行 Update,Insert,Query,Delete 时),可将此复杂操作用存储过程封装起来与数据 库提供的事务处理结合一起使用。这些操作,如果用程序来完成,就变成了一条 条的 SQL 语句,可能要多次连接数据库。而换成存储,只需要连接一次数据库就 可以了。

3.存储过程可以重复使用,可减少数据库开发人员的工作量。

4.安全性高,可设定只有某此用户才具有对指定存储过程的使用权。

优点:

1.速度快。尤其对于较为复杂的逻辑,减少了网络流量之 间的消耗

我有的过程和函数达到了几百行,一个微型编译器,相信用程序 就更麻烦了。

2.写程序简单,采用存储过程调用类,调用任何存储过程都 只要1-2行代码。

3.升级、维护方便

4.调试其实也并不麻烦,可以 用查询分析器

5.如果把所有的数据逻辑都放在存储过程中,那么asp.net 只需要负责界面的显示阿什么的,出错的可能性最大就是在存储过程。我碰到的 就一般是这种情况。

缺点:

1.可移植性差,我一直采用sql server开发,可是如果想卖自己的东西,发现自己简直就是在帮ms卖东西,呵呵 。想换成mysql,确实移植麻烦。

2.采用存储过程调用类,需要进行两次 调用操作,一次是从sql server中取到过程的参数信息,并且建立参数;第二次才 是调用这个过程。多了一次消耗。

不过这个缺点可以在项目开发完成,过 程参数完全确定之后,把所有过程参数信息倒入到一个xml文件中来提高性能。

当一个业务同时对多个表进行处理的时候采用存储过程比较合适。

使用存储过程在一般情况下会提高性能,因为数据库优化了存储过程的数据访 问计划并应用缓存方便以后的查询;

存储过程单独保护存在于数据库中。客户端可以获取权限执行存储过程,而不 需要对底层的具体表设置其他的访问权限;

存储过程会使得维护起来更加方便,因为通常修改一个存储过程要比在一个已 经发布的组件中修改SQL语句更加方便;

存储过程给底层数据格式增添了额外的抽象层。使得使用存储过程的客户端对 存储过程的实现细节以及对底层数据格式是隔离独立的;

存储过程能够缓解网络带宽,因为可以批量执行SQL语句而不是从客户端发送 超负载的请求。

复杂的数据处理用存储过程,如有些报表处理,多条件多表联合查询,并做分 页处理。

时间: 2024-11-17 13:03:11

分析存储过程的使用场景的相关文章

BI分析工具业务应用场景的注意事项

在创建BI业务应用场景和选择恰当的BI类别及风格时,需要考虑的关键数据或分析特征包括: 数据源.你的业务人员是否使用一组预定义的数据集,如来自某个特定业务应用程序或数据仓库的数据,或是他们在分析过程中自行决定需要什么样的数据? 绩效指标.你公司的绩效指标(也称为关键绩效指标或业务指标)是否已经定义且确定,或是业务用户在分析过程中自行创建这些指标? 重复做或一次完成分析.你的业务人员是否需要每天.每周.每月或每个季度重复做运营绩效快照,或是只需要分析一次? 可视化分析.你的业务用户是更偏好于表格式

OO系统分析员之路--用例分析系列(6)--用例实现、用例场景和领域模型

上一篇说到我们经过初步的业务分析,得到了用户.业务用例以及业务场景模型.这三项工作成果形成了基本的需求框架,并圈定了业务范围.这时应当做一份基线. 当然,第一份基线所包括的内容是非常粗的,要达到完整的需求说明还有更多工作要做.这一篇就来说说详细的需求过程和产出物,以及这些成果对需求的贡献.在开始之前,还是提醒读者下载实例,本文下面只会从实例中挑选很少一部分来说明,对照实例读者将能更好的理解. 上一篇确定了业务用例,以及业务场景.该场景只描述了业务框架,接下来要对业务用例进行场景分析.用例场景分析

从领域、对象、角色、职责、对象交互、场景等方面去分析和设计领域模型(附源码)

好久没有写文章了,最近比较忙,另一方面也是感觉自己在这方面没什么实质性的突破.但是今天终于感觉自己小有所成,有些可以值得和大家分享的东西,并且完成了两个可以表达自己想法的Demo.因此,趁现在有点时间,是写文章和大家分享的时候了. 首先给出这两个Demo的源代码的压缩包的下载地址,因为之前有博友说他没有装VS2010而没办法运行Demo,所以这次我分别用VS2008和VS2010实现了两个版本. http://files.cnblogs.com/netfocus/DCIBasedDDD.rar

OO系统分析员之路--用例分析系列(8)--如何编写一份完整的UML需求规格说明书

终于到了快结束的时候了,这将是用例分析系列的最后一篇,结果是得到需求规格说明书,以结束需求分析的过程.经过前面七篇的工作,我们从最初的业务用例获取入手,获得了业务用例模型,这是我们的业务范围:经过分析得到了业务场景,这是我们的业务蓝图:经过规划,得出用例实现视图,这是我们的系统范围:经过再次分析,得到了用例实现以及领域模型,包括用例规约,业务规则和业务数据,这是我们的概念模型.仅从需求所需的必要元素来说,我们基本上已经完成了需求分析的工作.诚如上一篇结尾所说,为了让我们的需求更完美,这一篇所要做

基于TableStore的数据采集分析系统介绍

摘要 在互联网高度发达的今天,ipad.手机等智能终端设备随处可见,运行在其中的APP.网站也非常多,如何采集终端数据进行分析,提升软件的品质非常重要,例如PV/UV统计.用户行为数据统计与分析等.虽然场景简单,但是数据量大,对系统的吞吐量.实时性.分析能力.查询能力都有较高的要求,搭建起来并不容易.今天我们来介绍一下基于阿里云表格存储,以及相关的大数据产品来采集与分析数据的方案. TableStore TableStore(表格存储)是阿里云自主研发的专业级分布式NoSQL数据库,是基于共享存

ENode框架Conference案例分析系列之 - 上下文划分和领域建模

前面一片文章,我介绍了Conference案例的核心业务,为了方便后面的分析,我这里再列一下: 业务描述 Conference是这样一个系统,它提供了一个在线创建会议以及预订会议座位的平台.这个系统的用户有两类:1)客户,可以创建和管理会议:2)会议座位预定者,可以预订会议座位.具体的关键业务描述如下: 客户创建一个会议,并录入会议的基本信息,比如名称.时间段.地点,等:会议创建后,系统会为客户自动生成一个AccessCode,客户可以通过AccessCode访问自己创建的会议: 客户定义某个会

分享我的面向对象分析方法

先分享一下我的面向对象分析方法 找出最关键的一些业务场景:一般通过动词来寻找,比如招聘系统中,一个应聘人投递一个职位就是一次应聘,应聘就是一个业务场景:一个学生参加某门课的考试,那么考试就是一个业务场景:一个学生去图书馆借书,那么借书就是一个业务场景: 针对每个业务场景分析出有哪些场景参与者,哪些参与者以对象的形式参与,哪些参与者以服务的形式参与:为什么要区分对象还是服务是因为有时候我们不关心参与者是哪个,而只关心参与者是什么.一般服务在系统中我们只关心它是什么服务,并且在系统中服务一般也只有一

阿里云智能对话分析服务的前世今生

阿里云智能对话分析,脱胎于对阿里云小二服务质量的检验,有点习武防身不小心成了武林高手的感觉.(开个玩笑,其实当然是精心规划的智能服务产品!)今天的云享团,请来的是智能对话分析的专家,进入阿里云后目前已申请5项专利的玄域:具有多年软件研发.测试.性能调优等IT相关从业经历,目前从事智能对话分析服务的研发,喜欢钻研与创新!关于这款产品的背景.流程.场景.实例,玄域为你一一分享! 背景 大量服务数据的产生        正如大家所知,随着阿里云业务的持续快速发展,业务量越来越大,服务的客户也越来越多,

数加分析型数据库:让你的数据探索更灵活、准确、快速响应和高并发

在大数据时代,大家越来越注重数据探索的灵活性.准确性.快速响应和高并发.为此,阿里云数加团队在结合多年应用经验的基础上,推出了分析型数据库. 什么是分析型数据库? 分析型数据库(Analytic DB,原名ADS),是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析(Realtime OLAP)云计算服务,能让用户可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索.分析型数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力,能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索,快速发现数据价值,并可直接嵌入业务系统为终