存储过程(StoreProcedure)与业务逻辑

本文探讨了存储过程在业务逻辑中的应用,并介绍了OLTP(联机事务处理)与OLAP(联机分析处理)的区别及应用场景。通过对比两者的特点,帮助读者理解不同业务场景下选择合适的技术方案。

                                                            存储过程(StoreProcedure)与业务逻辑

事情的由来是这样的,昨天无意在网上看到一篇关于“是否Hibernate可以使用存储过程?”的帖子。后来看到介绍说在最新的Hibernate 3已经支持存储过程了。

想想刚开始做项目的时候,我们当时的项目经理就是把很复杂的逻辑都写在SP中的,其运行效率用飞快来形容一点也不夸张,我承认直到今天我依然对SP有种特殊的感情,毕竟我在后面很多项目中都用到了SP,不管是SQLSERVER的还是ORACLE。

不过一直以来都有一个疑惑埋藏在心里,业务逻辑到底是放到J2EE业务层实现?还是在数据层(存储过程)实现?为这个问题也和同事之间互相讨论过,各有各的看法,有人嫌存储过程写起来麻烦,有人说移植性差,数据库负荷大等等。。

网上也有很多人不赞成用存储过程来实现,可是我就不明白了,既然SP有这样哪样的“问题”,那为什么数据库要提供存储过程这样强大的功能呢?今天在一个帖子里看到了一个高手的回答:“OLTP的业务逻辑应该放在OO程序中,OLAP的业务逻辑可以考虑用数据库专有的功能(例如存储过程)来实现。”

下面是OLTP和OLAP的介绍。

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联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的,他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响,

OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。

当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。下表列出了OLTP与OLAP之间的比较。

OLTP
OLAP
用户
操作人员,低层管理人员
决策人员,高级管理人员
功能
日常操作处理
分析决策
DB 设计
面向应用
面向主题
数据
当前的, 最新的细节的, 二维的分立的
历史的, 聚集的, 多维的集成的, 统一的
存取
读/写数十条记录
读上百万条记录
工作单位
简单的事务
复杂的查询
用户数
上千个
上百个
DB 大小
100MB-GB
100GB-TB


*****************************


看了之后和我有一样疑惑的朋友应该会有所收获吧,不过说真的用惯了SP会上瘾的。。。哈哈。

                                                                                                                                                      mx1029 / 2007.08.02
 

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