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  • SQL语句需要先编译然后执行,而存储过程(Stored Procedure)是一组为了完成特定功能的SQL语句集,经编译后存储在数据库中,用户通过指定存储过程的名字并给定参数(如果该存储过程带有参数)来调用执行它。存储过程是可...
    c75e75a1200092e5d179284921e86199.png

    SQL语句需要先编译然后执行,而存储过程(Stored Procedure)是一组为了完成特定功能的SQL语句集,经编译后存储在数据库中,用户通过指定存储过程的名字并给定参数(如果该存储过程带有参数)来调用执行它。存储过程是可编程的函数,在数据库中创建并保存,可以由SQL语句和控制结构组成。当想要在不同的应用程序或平台上执行相同的函数,或者封装特定功能时,存储过程是非常有用的。数据库中的存储过程可以看做是对编程中面向对象方法的模拟,它允许控制数据的访问方式。

    推荐课程:MySql教程。

    存储过程的优点:

    (1).增强SQL语言的功能和灵活性:存储过程可以用控制语句编写,有很强的灵活性,可以完成复杂的判断和较复杂的运算。

    (2).标准组件式编程:存储过程被创建后,可以在程序中被多次调用,而不必重新编写该存储过程的SQL语句。而且数据库专业人员可以随时对存储过程进行修改,对应用程序源代码毫无影响。

    (3).较快的执行速度:如果某一操作包含大量的Transaction-SQL代码或分别被多次执行,那么存储过程要比批处理的执行速度快很多。因为存储过程是预编译的。在首次运行一个存储过程时查询,优化器对其进行分析优化,并且给出最终被存储在系统表中的执行计划。而批处理的Transaction-SQL语句在每次运行时都要进行编译和优化,速度相对要慢一些。

    (4).减少网络流量:针对同一个数据库对象的操作(如查询、修改),如果这一操作所涉及的Transaction-SQL语句被组织进存储过程,那么当在客户计算机上调用该存储过程时,网络中传送的只是该调用语句,从而大大减少网络流量并降低了网络负载。

    (5).作为一种安全机制来充分利用:通过对执行某一存储过程的权限进行限制,能够实现对相应的数据的访问权限的限制,避免了非授权用户对数据的访问,保证了数据的安全。

    MySQL的存储过程

    存储过程是数据库的一个重要的功能,MySQL 5.0以前并不支持存储过程,这使得MySQL在应用上大打折扣。好在MySQL 5.0开始支持存储过程,这样即可以大大提高数据库的处理速度,同时也可以提高数据库编程的灵活性。

    MySQL存储过程的创建

    语法

    CREATE PROCEDURE 过程名([[IN|OUT|INOUT] 参数名 数据类型[,[IN|OUT|INOUT] 参数名 数据类型…]]) [特性 ...] 过程体

    DELIMITER //

    CREATE PROCEDURE myproc(OUT s int)

    BEGIN

    SELECT COUNT(*) INTO s FROM students;

    END

    //

    DELIMITER ;

    分隔符

    MySQL默认以";"为分隔符,如果没有声明分割符,则编译器会把存储过程当成SQL语句进行处理,因此编译过程会报错,所以要事先用“DELIMITER //”声明当前段分隔符,让编译器把两个"//"之间的内容当做存储过程的代码,不会执行这些代码;“DELIMITER ;”的意为把分隔符还原。

    参数

    存储过程根据需要可能会有输入、输出、输入输出参数,如果有多个参数用

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  • 报表应用中实现数据源计算经常会使用存储过程,但同时也带来多方面的问题。首先,存储过程的包只提供一层分类,无法用树形结构组织,容易造成代码管理混乱。程序员更是直接在现场在线修改存储过程,也不利于代码管理...

    报表应用中实现数据源计算经常会使用存储过程,但同时也带来多方面的问题。首先,存储过程的包只提供一层分类,无法用树形结构组织,容易造成代码管理混乱。程序员更是直接在现场在线修改存储过程,也不利于代码管理。其次,升级存储过程时需要数据库的写权限,容易对数据安全造成影响。另外,由于SQL固有的一些问题(数据无序,缺乏集合,无法引用,分步不彻底,等等),进行存储过程的编程也比较困难。

    这主要是因为报表数据的计算一般都比较复杂,很难用SQL直接完成,而是需要通过循环遍历等代码逻辑来控制完成。在这种逻辑中,动辄进行遍历的SQL语句经常会被多次执行,从而使计算要比SQL还慢一个数量级,甚至有些语句的执行速度比外部的Java程序还要低。

    另外,还有一个问题,存储过程是存储在数据库内部的,而报表工具的模板一般是文件形式,两者要一起配合工作才能完成报表,但这种分开存储的方式实际上很容易例如,某些报表的模板可能已经被删除了,但对应的存储过程尚未删除。又或者数据库开发者修改了存储过程,却没有通知报表开发者。

    为了避免使用存储过程导致上述缺陷端,可以采用润干报表及其内置的集算引擎来完成复杂的数据源计算。两种解决方案的系统结构的对比如下图所示:

    c03b3cad4f26e69bd55b6d6b3d021f24.png

    可以看到,润干报表的报表文件(.rpx)和集算脚本(.dfx)是独立的文件,因此可以使用文件系统的树形目录来统一管理,而某些简单脚本还可以直接写进rpx。这样,两者很容易保持一致,方便管理,降低了维护成本。而对于升级过程,润干报表是通过替换这两种文件来完成的,也可以避免在线修改运行环境。同时,集算脚本解决了前面所说的SQL的各种固有问题,编程思维更加自然,比存储过程更加容易。

    从性能角度来看,集算引擎提供了并行计算能力,可以充分发挥服务器多CPU多核的性能,也可以连接集算服务器性能,实现多机并行,因此能够在很多情况下获得超过存储过程的性能。

    当然,从上图中也可以看到,某些情况下存储过程还是需要的。这是因为涉及数据量大的库内运算时,用存储过程会重新。事实上我们的目标不是完全替代存储过程,甚至利用润干报表尽量减少存储过程的使用,提高综合效率和性能。

    下面,我们就通过具体的例子,来看一下润干报表是如何减少存储过程的。

    某网络平台需要监测一定周期内部的用户状况,为运营部门出具日报,周报,月报,年报等报表,每类报表都需要进行本期与上期,上上期数据的比较,涉及数据多个杂乱。就以日报为例(月报年报只是统计周期不同)看一下。报表格式如下:

    5c40f1458065653e12ab26cea2f129f4.png

    报表分为两部分,上半部分为用户明细数据(本期,上期,上上期在线时长均不为空的用户),而由于用户合并,报表仅显示按本期在线时长时排序的前十名和后十名用户;报表下半部分为本期数据与上期,上上期的比较结果(允许本期,上期,上上期在线时长为空)。

    数据来自于两个数据表:

    create table T_DW_ZX_ACCOUNT_STATUS_DAY
    
    (
    
      LOGTIME    DATE,--日志时间
    
      USERID     NUMBER(12),--用户号
    
      ACCOUNT    VARCHAR2(50),--账号
    
      ONLINETIME NUMBER(8),--在线时间
    
      PAY        NUMBER(11),
    
      EXPEND     NUMBER(11),
    
      TOP_LEVEL  NUMBER(4)
    
    );
    
    create table T_DW_ZX_VALID_ACCOUNT
    
    (
    
      USERID            NUMBER,--用户编号
    
      FIRST_LOGOUT_TIME DATE,--第一次登出时间
    
      STANDARD_7D_TIME  DATE,
    
      STANDARD_14D_TIME DATE,
    
      ACCOUNT           VARCHAR2(50)
    
    );

    首先,看一下存储过程的实现方式(为了说明方便,将其多种颜色不同的四部分):

    CREATE OR REPLACE PACKAGE BODY CURSPKG AS
      PROCEDURE sp_query_user_status_day(data_date IN varchar2,
                                         top10     OUT T_CURSOR,
                                         last10    in out t_cursor,
                                         var1      out number,
                                         var2      out number,
                                         var3      out number,
                                         var4      out number,
                                         var5      out number,
                                         var6      out number) IS
        V_CURSOR1 T_CURSOR; --top10
        V_CURSOR2 T_CURSOR; --last10
        V_CURSOR  T_CURSOR; --temp table
        v_ttime   date;
        temp_num  number;
        
        v_valid_user_conti_act1      number;          
        v_valid_user_back1           number;          
        v_valid_user_conti_act_lost1 number;           
        v_valid_user_active_lost1    number;          
        v_valid_user_add_lost1       number;           
        v_valid_user_back_lost1      number;          
      
      BEGIN
        v_ttime := to_date(data_date, 'yyyy-mm-dd');
      
        --for temp table
        select count(1) into temp_num from account_status_day_temp;
        if temp_num > 0 then
          delete from account_status_day_temp;    --delete first
        end if;
      
        insert into account_status_day_temp
          select *
            from (select v.userid, v.first_logout_time
                    from t_dw_zx_valid_account v
                   where v.standard_7d_time is not null) a,
                 (select userid, sum(onlinetime) onlinetime, max(account)                                                                                                                               
                    from t_dw_zx_account_status_day
                   where logtime >= v_ttime
                     and logtime < v_ttime + 1
                   group by userid
                  having max(account) is not null) b,
                 (select userid, sum(onlinetime) onlinetime, max(account)                                                                                                                               
                    from t_dw_zx_account_status_day
                   where logtime >= v_ttime - 1
                     and logtime < v_ttime
                   group by userid
                  having max(account) is not null) c,
                 (select userid, sum(onlinetime) onlinetime, max(account)                                                                                                                           
                    from t_dw_zx_account_status_day
                   where logtime >= v_ttime - 1 - 1
                     and logtime < v_ttime - 1
                   group by userid
                  having max(account) is not null) d
           where a.userid = b.userid(+)
             and a.userid = c.userid(+);
     
         commit;
         
         --top 10
        open V_CURSOR1 for
          select *
            from (select rownum,
                         a.auserid userid,
                         a.first_logout_time,
                         a.bonlinetime current_onlinetime,
                         a.conlinetime last_onlinetime,
                         a.donlinetime last_last_onlinetime
                    from account_status_day_temp a
                   order by bonlinetime desc)
           where rownum < 11;
           
          --last 10
          open V_CURSOR2 for
          select *
            from (select rownum,
                         a.auserid userid,
                         a.first_logout_time,
                         a.bonlinetime current_onlinetime,
                         a.conlinetime last_onlinetime,
                         a.donlinetime last_last_onlinetime
                    from account_status_day_temp a
                   order by bonlinetime asc)
           where rownum < 11;
           
           top10 := V_CURSOR1;
           last10 := V_CURSOR2;
      
        --total
       select
                valid_user_conti_act        
              , valid_user_back             
              , valid_user_conti_act_lost   
              , valid_user_active_lost      
              , valid_user_add_lost         
              , valid_user_back_lost       
        into
                v_valid_user_conti_act1
              , v_valid_user_back1
              , v_valid_user_conti_act_lost1
              , v_valid_user_active_lost1
              , v_valid_user_add_lost1
              , v_valid_user_back_lost1
       from
       (select  count(case when buserid is not null and cuserid is not null then 1 else null end) valid_user_conti_act  
               , count(case when cuserid is null and buserid is not null and first_logout_time  <  v_ttime-1 then 1 else null end) 
               , count(case when cuserid is not null and buserid is null then 1 else null end)  valid_user_active_lost  
               , count(case when duserid is not null and cuserid is not null and buserid is null then 1 else null end) valid_user_conti_act_lost    
               , count(case when duserid is null and cuserid is not null and first_logout_time < v_ttime-1 and buserid is null then 1 else null end) valid_user_back_lost    
               , count(case when buserid is null and first_logout_time  >= v_ttime-1 and  first_logout_time < v_ttime then 1 else null end)  valid_user_add_lost
        from account_status_day_temp);
        
             var1 := v_valid_user_conti_act1;
             var2 := v_valid_user_back1;
             var3 := v_valid_user_conti_act_lost1;
             var4 := v_valid_user_active_lost1;
             var5 := v_valid_user_add_lost1;
             var6 := v_valid_user_back_lost1;
        
      END sp_query_user_status_day;
    END CURSPKG;

    该存储过程是为日报表服务的,主要计算用户当期和历史时期的比较情况,其中包括明细数据前十名和后十名,用户添加与流失统计等。

    第一部分(用于临时表):根据用户明细和状态表过滤汇总数据,按用户统计本期,上期,上上期的情况;中间结果存入临时表(避免重复计算),供后续计算使用。

    第二部分(top10部分):根据第一部分的计算结果排序,取前十名,结果以游标返回;

    第三部分(last 10部分):与前项类似,倒序排序,获得最后十名,结果以游标返回;

    第四部分(总计部分):根据第一部分计算结果完成对相应的综合统计指标计算,结果以六个输出参数返回。

    该存储过程综合考虑了报表工具计算能力不足的因素,将尽量多的计算都放到存储过程中完成,这点是值得肯定的。但其中使用较少的复杂sql,以及多结果集的输出方式(游标),这又增加了编程难度。

    如果用润干报表来实现这个需求,首先要编写以下集算器脚本:

    16e2ea59beb7200ef26a6eb177991d07.png

    232e54d863f13ef7edd6ee48592513fd.png

    代码说明:

    A1:连接配置好的oracle数据库。

    A2-A6:从数据库按照条件和分组汇总,取数。其中的A3,A4,A5的组虽然也可以放到集算脚本中实现,但脚本中还是利用了sql的组,这里的原则是简单的运算尝试还是让数据库去做,这样可以让数据量变少,从而节省JDBC的传输时间;而对于复杂的过程性计算才适合放到集算脚本中做,从而发挥数据库和集算脚本各自的优势。

    A7:将以上结果集进行关联。

    A8:根据A7建立新序表,用于重复前后十名记录。

    A9-A10:通过序号分别取前后十名记录。

    A11-A17:计算汇总值。

    A19:将前十名,后十名记录以及汇总值分别以不同结果集返回给润干报表。

    集算器脚本编写之后,保存为test.dfx,在润干报表中添加集算器数据集进行调用:

    df3f90768708ddae6e28c6db6af02d19.png

    润干报表接收集算器脚本返回的三个结果集,其中“ test.dfx”为集算器脚本名称。

    下一步,要按照需求重新编制报表模板文件,即可完成报表设计:

    4ca116f08b654e53253991d19420d64d.png

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    概述

    最近接触了物流数据库这一块,OLAP类型的系统,有好多存储过程后面需要去做优化,因为写存储过程中会遇到存储过程执行时间太长问题,如果能知道存储过程里面具体的执行情况是如何的就可以帮助我们进一步分析。所以今天就顺便分享下怎么用PLSQLDeveloper工具去了解存储过程里面具体的执行情况。


    1、添加调试信息

    打开存储过程所在的文件夹,右击存储过程,添加调试信息:Add debug Information,然后点击Test

    9862c6013756efc6f676fed0abe93664.png
    6065bcccee2267005a9ef9cd88832e9a.png

    2、点击Create Profiler report

    如下图所示:

    cd1aac736b9eba98cafeac501fd8d164.png

    3、执行存储过程

    按F8或者如下图所示的按钮执行存储过程,如下

    1502e9d37d224d5f7f79c9ad895c63fe.png
    3d6da409a32df4ace0f8a6485047ca7e.png

    4、执行完存储过程点击Profiler选项卡查看分析报表

    如下所示:

    24a56d6e734cb5572e61a05f0f24d894.png

    说明:

    unit --单元的名称,即执行的存储过程line --代码的行号total time --此行执行时间occurrences --此行共执行了多少次text --对应代码行

    通过这个报表,就可以知道对应行的执行时间,这就可以对SQL进行分析优化。


    分析存储过程后大家就可以针对存储过程耗时比较多的地方来进行优化了,后面小编会分享更多DBA方面内容,感兴趣的朋友走一波关注哩~

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空空如也

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怎么执行存储过程