写有效率的SQL查询（V）

 

先站在应用程序的角度说说它们的不同。

1、  直接拼SQL

就像大家了解的那样，直接拼SQL带来了SQL注入攻击，带来了拼时些许的性能损失，但是拼不用添加SqlParameter，会少写很多代码——很多人喜欢直接拼，也许就因为这点。这种做法会把你拼好的SQL原样直接发送到DB服务器去执行。（注意类似”exec yourproc ‘param1’, 12”的语句不在此范畴，这是调用存储过程的一种方式）

2、  参数化SQL

所谓的“参数化SQL”就是在应用程序侧设置SqlCommand.CommandText的时候使用参数（如：@param1），然后通过SqlCommand.Parameters.Add来设置这些参数的值。这种做法会把你准备好的命令通过sp_executesql系统存储过程来执行。通过参数化SQL，和直接拼SQL相比，最直接的好处就是没有SQL注入攻击了。

3、  调用存储过程

直接调用存储过程其实和参数化SQL非常相似。唯一的本质不同在于你发送到DB服务器的指令不再是sp_executesql，而是直接的存储过程调用而已。

 

很多人非常非常厌恶在应用程序中使用存储过程，而宁愿使用拼SQL或者参数化SQL，理由是它们提供了更好的灵活性——这个理由其实非常非常的发指（俺现在喜欢上这个词了）。

现在做设计，一般都是从上到下来，重心都在业务逻辑上。传说中的领域模型设计完，测试用例都通过之后，才会考虑数据持久化方式。数据持久化是系统的一部分，但绝对不是最重要的部分，设计应该围绕业务逻辑开展，持久化应该仅仅是个附件。至少，高层应用应该尽可能的不关心处于最底层的物理存储结构（如：表）和数据持久、反持久方式（是拼SQL还是存储过程），所以用不用存储过程根本不重要。很多人害怕存储过程，其实是害怕存储过程中包括业务逻辑——真实情况是，如果存储过程中包含了业务逻辑，那一定最初需求分析不够导致用例提取不足，导致测试用例覆盖不够，导致领域模型设计不充分，要不就是偷懒。

 

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站在DB角度讨论它们的不同，主要从cpu、内存方面来考虑，其他诸如安全性，msdn上都有，google也能拿到一堆资料，不再赘述。

首先是查询计划。

SQL编译完一条SQL之后，会把它缓存起来（可以通过sys.syscacheobjects系统视图查看），以后再有相同的查询过来（注意sys.syscacheobjects视图中的sql字段，和它存储的东西完全一样才能称为“相同的查询”），会直接使用缓存，而不再重新编译。

Ø  存储过程，伊只编译一遍（如果没有指定with recompile选项的话，如果指定了，根本就不会生成计划缓存）。

Ø  参数化SQL，和存储过程基本一样，只要是相同的查询，也都是只编译一次，以后重用（当然，指定了option(recompile)的除外）。这里不得不提.NET SqlClient组件的一个龌龊：如果你的参数中包含varchar或者char类型的参数，你在Parameters.Add的时候又没有指定长度，它都会根据你实际传入的字符串长度(假设是n)给你重新定义成nvarchar(n)。如：select * from mytable where col1 = @p1，你设置@p1为’123456’，实际传到sql这边的命令是：exec sp_executesql N'select * from mytable where col1 = @p1',N'@p1 nvarchar(6)',@p1=N'123456'。这样，系统缓存中实际存储的sql是：(@p1 nvarchar(6))select * from mytable where col1 = @p1。看到了吧？如果你的输入参数变动比较多，那么看起来同样的一条语句，会被编译很多次，在缓存中存储很多份。cpu和内存都浪费了。这也是在《写有效率的SQL查询IV》中建议的使用最强类型参数匹配的原因之一。

Ø  拼SQL。到这里不说大家也猜的出来，拼SQL要浪费大量的cpu进行编译，浪费大量缓存空间来存储只用一次的查询计划。

 

服务器的物理内存有限，SQLServer的缓存空间也有限。有限的空间应该被充分利用。通过性能计数器SQL Server:Buffer Manager\Buffer Cache hit ratio来观察缓存命中率。如果它小于百分之90，你就得研究研究了。关注一把诸如sys.dm_os_memory_cache_counters、sys.dm_os_memory_cache_entries、sys.dm_os_memory_cache_hash_tables、sys.syscacheobjects等视图，基本可以确定问题出在哪儿。

cpu方面需要关注三个性能计数器：SQLServer:SQL Statistics\Batch Requests/Sec、SQLServer:SQL Statistics\ SQLCompilations/sec、SQLServer:SQL Statistics\ SQL Re-Compilations/sec。如果compilations数目超过batch请求数目的百分之10，或者recompilations数目超过compilations数目的百分之10，那基本可以说明cpu消耗了太多在编译查询计划上面。

    最后，我的建议是：
    1、DB中的所有操作都尽可能的使用存储过程，哪怕只是一句简单的select。
    2、鄙视拼SQL。

btw:MSDN中对拼SQL称为"ad hoc"，呵呵。

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补充一点，说明一下N'@p1 nvarchar(6)'换成N'@p1 nvarchar(30)'会重新编译:)。
程序代码如下：

1 //
2 SqlCommand cmd  =   new  SqlCommand( " select * from myt where data = @d " , conn);
3 cmd.Parameters.Add( new  SqlParameter( " @d " ,  " 1234567890 " ));
4 cmd.ExecuteNonQuery();
5
6 cmd  =   new  SqlCommand( " select * from myt where data = @d " , conn);
7 cmd.Parameters.Add( new  SqlParameter( " @d " ,  " 123 " ));
8 cmd.ExecuteNonQuery();
9

执行完这段程序，可以观察观察sys.syscacheobjects:

   
上图中的5、6行标记了缓存的查询计划。
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另外，再来说个更应该注意的地方：

 1 //
 2 SqlCommand cmd  =   new  SqlCommand( " select * from myt where data = @d " , con);
 3 cmd.Parameters.Add( new  SqlParameter( " @d " ,  " 1234567890 " ));
 4 cmd.ExecuteNonQuery();
 5
 6 cmd  =   new  SqlCommand( " select * from myt where data = @d " , con);
 7 cmd.Parameters.Add( new  SqlParameter( " @d " ,  " 123 " ));
 8 cmd.ExecuteNonQuery();
 9
10 cmd  =   new  SqlCommand( " select * from myt where data = @a " , con);
11 cmd.Parameters.Add( new  SqlParameter( " @a " ,  " 123 " ));
12 cmd.ExecuteNonQuery();
13

注意，上述代码中最后一次操作我把@d参数重命名成了@a，然后再来看看sys.syscacheobjects里面有啥:


注意第六行。

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稍微提一下“简单参数化”（SQL2k中称为自动参数化）和“强制参数化”。在简单参数化下，SQL会试图参数化你的语句，以减少查询计划编译和重编译，但是可以被参数化的语句非常有限。这个东东可以通过一条简单的insert语句测试到，偶就不贴图了。简单参数化是SQLServer的默认行为。

强制参数化可以通过设置库的属性PARAMETERIZATION为FORCED实现。强制参数化会在很大程度上参数化你的语句。但是它有很多的限制（见MSDN）。

但是要注意，由于查询计划不会有两种和两种以上的副本，所以SQL可能会选择一个不合适的计划来执行你的查询。这也是偶一再的说，如果你的输入参数引起选择性剧烈变化，最好指定recompile选项的原因。