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写有效率的SQL查询(V)

原创 Linux操作系统 作者:sunger_chen 时间:2009-03-13 13:32:24 0 删除 编辑

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。

 

=====

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@p1’123456’,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  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_counterssys.dm_os_memory_cache_entriessys.dm_os_memory_cache_hash_tablessys.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/SecSQLServer:SQL Statistics\SQLCompilations/secSQLServer: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。

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

另外,再来说个更应该注意的地方:

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

================
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。

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