易截截图软件、单文件、免安装、纯绿色、仅160KB

高效SQL查询之索引(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。
 
=====
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&


相关文档:

航空公司管理系统(VC++ 与SQL 2005)

系统环境:Windows 7
软件环境:Visual C++ 2008 SP1 +SQL Server 2005
本次目的:编写一个航空管理系统
      这是数据库课程设计的成果,虽然成绩不佳,但是作为我用VC++ 以来编写的最大程序还是传到网上,以供参考。用VC++ 做数据库设计并不容易,但也不是不可能。以下是我的程序界面,后面 ......

两个SQL数据库同步

SQL code
任务调度
企业管理器
--管理
--SQL Server代理
--右键作业
--新建作业
--"常规"项中输入作业名称
--"步骤"项
--新建
--"步骤名"中输入步骤名
--"类型"中选择"Transact-SQL 脚本(TSQL)"
--"数据库"选择执行命令的数据库
--"命令"中输入要执行的语句:
insert b.dbo.tablename ......

SQL Server 知识积累

varchar和nvarchar如何选择:
varchar在SQL Server中是采用单字节来存储数据的,nvarchar是使用Unico来存储数据的。中文字符存储到SQL Server中会保存为两个字节(一般采用Unico编码),英文字符保存到数据库中,如果字段的类型为varchar,则只会占用一个字节,而如果字段的类型为nvarchar,则会占用两个字节。虽然使用nva ......

精妙Sql语句

1. 判断a表中有而b表中没有的记录
select a.* from tbl1 a
left join tbl2 b
on a.key = b.key
where b.key is null
         虽然使用in也可以实现,但是这种方法的效率更高一些
2. 新建一个与某个表相同结构的表
select * into b
from a where 1<>1
3.betwee ......

SQL查询索引优化

建立索引
(一)深入浅出理解索引结构
实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)。下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别:
其实,我们的汉语 ......
© 2009 ej38.com All Rights Reserved. 关于E健网联系我们 | 站点地图 | 赣ICP备09004571号