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后端开发程序员SQL常犯错误之Ⅹ --Java

[导读]:SQL是说明性语言而非面向对象或是命令式编程语言,程序员不仅要反复考虑编程范式,而且也要考虑算法的问题 1、忘掉NULL Java程序员写SQL时对NULL的误解可能是最大的错误。也许是因为(并非唯一理由)NULL也称作UNKNOWN。如果被称作...
SQL是说明性语言而非面向对象或是命令式编程语言,程序员不仅要反复考虑编程范式,而且也要考虑算法的问题
1、忘掉NULL
Java程序员写SQL时对NULL的误解可能是最大的错误。也许是因为(并非唯一理由)NULL也称作UNKNOWN。如果被称作 UNKNOWN,这还好理解些。另一个原因是,当你从数据库拿东西或是绑定变量时,JDBC将SQL NULL 和Java中的null对应了起来。这样导致了NULL = NULL(SQL)和null=null(Java)的误解。
对于NULL最大的误解是当NULL被用作行值表达式完整性约束条件时。另一个误解出现在对于NULL 在 NOT IN anti-joins的应用中。
解决方法:
好好的训练你自己。当你写SQL时要不停得想到NULL的用法:
这个NULL完整性约束条件是正确的?
NULL是否影响到结果?
2、在Java内存中处理数据
很少有Java开发者能将SQL理解的很好。偶尔使用的JOIN,还有古怪的UNION,好吧,但是对于窗口函数呢?还有对集合进行分组呢?许多 的Java开发者将SQL数据加载到内存中,将这些数据转换成某些相近的集合类型,然后再那些集合上面使用边界循环控制结构(至少在Java8的集合升级 以前)执行令人生厌的数学运算。
但是一些SQL数据库支持先进的(而且是SQL标准支持的)OLAP特性,这一特性表现更好而且写起来也更加方便。一个(并不怎么标准的)例子就 是Oracle超棒的MODEL分句。只让数据库来做处理然后只把结果带到Java内存中吧。因为毕竟所有非常聪明的家伙已经对这些昂贵的产品进行了优 化。因此实际上,通过将OLAP移到数据库,你将获得一下两项好处:
便利性。这比在Java中编写正确的SQL可能更加的容易。
性能表现。数据库应该比你的算法处理起来更加快.而且更加重要的是,你不必再去传递数百万条记录了。
解决方法:
每次你使用Java实现一个以数据为中心的算法时,问问自己:有没有一种方法可以让数据库代替为我做这种麻烦事。Spring Boot 学习笔记,这个分享给你学习下。
3、使用UNION 代替UNION ALL
UNION ALL(允许重复)
UNION (去除了重复)
移除重复行不仅很少需要(有时甚至是错的),而且对于带很多行的大数据集合会相当慢,因为两个子select需要排序,而且每个元组也需要和它的子序列元组比较。
注意即使SQL标准规定了INTERSECT ALL和EXCEPT ALL,很少数据库会实现这些没用的集合操作符。
解决方法:
每次写UNION语句时,考虑实际上是否需要UNION ALL语句。
4、通过JDBC分页技术给大量的结果进行分页操作
大部分的数据库都会支持一些分页命令实现分页效果,譬如LIMIT..OFFSET,TOP..START AT,OFFSET..FETCH语句等。即使没有支持这些语句的数据库,仍有可能对ROWNUM(Oracle)或者是ROW NUMBER()、OVER()过滤(DB2、SQL Server2008等),这些比在内存中实现分页更快速。在处理大量数据中,效果尤其明显。
解决方法:
仅仅使用这些语句,那么一个工具(例如JOOQ)就可以模拟这些语句的操作。
5、在Java内存中加入数据
从SQL的初期开始,当在SQL中使用JOIN语句时,一些开发者仍旧有不安的感觉。这是源自对加入JOIN后会变慢的固有恐惧。
假如基于成本的 优化选择去实现嵌套循环,在创建一张连接表源前,可能加载所有的表在数据库内存中,这可能是真的。但是这事发生的概率太低了。通过合适的预测,约束和索 引,合并连接和哈希连接的操作都是相当的快。这完全是是关于正确元数据(在这里我不能够引用Tom Kyte的太多)。而且,可能仍然有不少的Java开发人员加载两张表通过分开查询到一个映射中,并且在某种程度上把他们加到了内存当中。
解决方法:
假如你在各个步骤中有从各种表的查询操作,好好想想是否可以表达你的查询操作在单条语句中。
6、在一个临时的笛卡尔积集合中使用 DISTINCT 或 UNION 消除重复项
通过复杂的连接,人们可能会对SQL语句中扮演关键角色的所有关系失去概念。特别的,如果这涉及到多列外键关系的话,很有可能会忘记在JOIN .. ON子句中增加相关的判断。这会导致重复的记录,但或许只是在特殊的情况下。有些开发者因此可能选择DISTINCT来消除这些重复记录。从三个方面来说 这是错误的:
它(也许)解决了表面症状但并没有解决问题。它也有可能无法解决极端情况下的症状。
对具有很多列的庞大的结果集合来说它很慢。DISTINCT要执行ORDER BY操作来消除重复。
对庞大的笛卡尔积集合来说它很慢,还是需要加载很多的数据到内存中。
解决方法
根据经验,如果你获得了不需要的重复记录,还是检查你的JOIN判断吧。可能在某个地方有一个很难觉察的笛卡尔积集合。
7、不使用MERGE语句
这并不是一个过失,但是可能是缺少知识或者对于强悍的MERGE语句信心不足。一些数据库理解其它形式的更新插入(UPSERT)语句, 如 MYSQL的重复主键更新语句,但是MERGE在数据库中确是很强大,很重要,以至于大肆扩展SQL标准,例如SQL SERVER。
解决方法:
如果你使用像联合INSERT和UPDATE或者联合SELECT .. FOR UPDATE然后在INSERT或UPDATE等更新插入时,请三思。你完全可以使用一个更简单的MERGE语句来远离冒险竞争条件。2021 最新 Java 面试题出炉!
8、使用聚合函数代替窗口函数(window functions)
在介绍窗口函数之前,在SQL中聚合数据意味着使用GROUP BY语句与聚合函数相映射。在很多情形下都工作得很好,如聚合数据需要浓缩常规数据,那么就在join子查询中使用group查询。
但是在SQL2003中定义了窗口函数,这个在很多主流数据库都实现了它。窗口函数能够在结果集上聚合数据,但是却没有分组。事实上,每个窗口函数都有自己的、独立的PARTITION BY语句,这个工具对于显示报告太好了。
使用窗口函数:
使SQL更易读(但在子查询中没有GROUP BY语句专业)
提升性能,像关系数据库管理系统能够更容易优化窗口函数
解决方法:
当你在子查询中使用GROUP BY语句时,请再三考虑是否可以使用窗口函数完成。
9、使用内存间接排序
SQL的ORDER BY语句支持很多类型的表达式,包括CASE语句,对于间接排序十分有用。你可能重来不会在Java内存中排序数据,因为你会想:
SQL排序很慢
SQL排序办不到
解决方法:
如果你在内存中排序任何SQL数据,请再三考虑,是否不能在数据库中排序。这对于数据库分页数据十分有用。
10、一条一条地插入大量记录
JDBC“懂”批处理(batch),你应该不会忘了它。不要使用INSERT语句来一条一条的出入成千上万的记录,(因为)每次都会创建一个新 的PreparedStatement对象。如果你的所有记录都插入到同一个表时,那么就创建一个带有一条SQL语句以及附带很多值集合的插入批处理语 句。你可能需要在达到一定量的插入记录后才提交来保证UNDO日志瘦小,这依赖于你的数据库和数据库设置。
解决方法:
总是使用批处理插入大量数据。

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