SQL 数据库：使用原因和要避免的错误

结构化查询语言或 SQL 可以定义为特定领域的编程语言，用于管理关系数据库，并对其中包含的存储数据执行各种操作。 SQL 将主要被所有 RDBMS 用作标准数据库语言，例如 Informix、Oracle、SQL Server、Postgres、MySQL、Sybase 和 MS Access 等。SQL 扩展和数据库引擎非常适合处理海量数据。

我们知道 SQL 对于复杂的数据操作非常有用。 但是，对于复杂的业务逻辑，SQL 可能效率不高，因为它可能很难理解。 使用面向对象的语言可以更好地执行业务逻辑，以便于理解。

SQL 应该是一个标准

很容易找到了解 SQL 的人。 使用标准工具顺利连接非常容易和简单。 您可以访问大量用于学习 SQL 的资源。

SQL 实际上是声明式的

在 SQL 的情况下，我们知道通过正确地以声明方式指定包含结果的表单来精确地编写查询。 了解访问数据、对其进行操作并将其转化为结果的最有效方式是实际数据库软件的责任。 声明式查询会将查询作者与数据的基本物理模式隔离开来。 如果将其与非声明性处理进行比较，我们知道应用程序似乎非常脆弱，并且可以容忍对架构的修改，例如添加的索引或列，而对查询完全没有修改。

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SQL 量表

“SQL 无法扩展”被认为是 NoSQL 获得关注的主要原因。 您还经常听到，为了解决 Internet 规模的问题，您必须放弃 SQL。 目前，谷歌和 Facebook 已经公开称赞他们的 SQL 系统。 一些 NoSQL 存储实际上已经合并了 SQL 甚至 SQL 类型的查询语言，而不会妨碍或损害性能和进步。

SQL 真正灵活

虽然有许多 SQL 标准，但开源项目和供应商实际上已经扩展了 SQL。 众所周知，VoltDB 还支持 UPSERT 功能、JSON 扩展以及客户端请求的某些非标准 SQL，同时执行开发人员熟悉的所有典型 SQL 操作。

我们可以说 SQL 是一项广受赞誉和经过验证的技术，并且应该是编写查询的最简单方法。 此外，它应该是编写查询的最互补和兼容的方式。 浏览知名的数据库管理服务，例如 RemoteDBA.com，以寻求专业的数据库管理解决方案。

必须避免的一些 SQL 查询设计错误

今天，SQL 已成为全球最好、最常用和最广泛使用的数据库语言之一。 为了顺利操作 SQL Server 数据库，您必须专注于查询设计。

不幸的是，许多人没有重视设计过程。 因此，他们犯了简单的错误，导致不良后果。 一个主要的错误是写得不好或糟糕的查询，这不能保证超快的用户检索时间。 您的服务器可能会遇到重大问题。 在当今的数字时代，您根本无法承担此类错误。 以下是一些有效处理此类错误的技巧。

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不审查您的数据模型

您的数据模型将决定用户实际访问数据的方式。 您必须对您的特定模型进行大量思考，并从一开始就彻底检查您的数据模型。 如果你不这样做，你会遇到一些问题，包括处理复杂的代码和笨拙的查询，不要忘记这两者都会以负面的方式影响你的性能。

找出访问数据所需的查询的最简单方法是简单地打印出整个数据模型。 您也可以使用有效的数据模型工具来完成必要的工作。 建模工具或打印输出会清楚地指出您可能遇到的问题。 现在，您将完全具备简化代码、增加编码时间、提高准确性和提高整体性能的能力。

不使用以前或旧的编码技术

当您考虑使用以前使用的技术时，您陷入麻烦的可能性很小。 即使是从 SQL Server 2005 中提取的所有这些编码方法，今天仍然有用。 总体结果可能令人惊讶。 如果您在复习以前使用的技术方面需要帮助，请浏览 Internet 以获取评论。

没有充分利用同行评审

在部署您的整个查询计划之前，有必要让某人来查看它。 您可能错过了其他人实际发现的重要内容。 他们对您的查询性能和索引的评论将帮助您提升您的代码。

不测试你的查询

开发人员不喜欢代码测试的想法。 最初，它应该是相当严格的。 此外，测试环境通常与整体实际生产环境不匹配。 但是你不能忘记测试是编码的一个组成部分。 您必须仔细测试您的代码并考虑模仿最终的生产环境。 您的查询可能仅使用几百条或更多记录就可以很好地执行，但绝对不能针对最终环境中涉及的数百万条记录。

未能评估你的技术

您必须考虑您将使用的特定技术。 最能满足您独特要求的技术。 您可能会考虑基于集合的逻辑，但游标逻辑在许多情况下可能优于基于逻辑的逻辑。 关键是当有更好的替代方法时不要使用技术。

结论

众所周知，查询可以有效地确定任何 SQL 数据库的性能和速度。 因此，至关重要的是要专注于避免常见错误，例如甚至没有考虑您可以使用的精确技术或不费心检查您的数据模型。 您一定不能不使用旧的编码技术，不要忘记测试您的查询，并且不要犯没有充分利用重要的同行评审机制的错误。