大型数据库一般都支持存储过程，合理的利用存储过程也可以提高系统性能。如你有一个业务需要将A表的数据做一些加工然后更新到B表中，但是又不可能一条SQL完成，这时你需要如下3步操作：
a：将A表数据全部取出到客户端；
b：计算出要更新的数据；
c：将计算结果更新到B表。
如果采用存储过程你可以将整个业务逻辑封装在存储过程里，然后在客户端直接调用存储过程处理，这样可以减少网络交互的成本。
当然，存储过程也并不是十全十美，存储过程有以下缺点：
a、不可移植性，每种数据库的内部编程语法都不太相同，当你的系统需要兼容多种数据库时最好不要用存储过程。
b、学习成本高，DBA一般都擅长写存储过程，但并不是每个程序员都能写好存储过程，除非你的团队有较多的开发人员熟悉写存储过程，否则后期系统维护会产生问题。
c、业务逻辑多处存在，采用存储过程后也就意味着你的系统有一些业务逻辑不是在应用程序里处理，这种架构会增加一些系统维护和调试成本。
d、存储过程和常用应用程序语言不一样，它支持的函数及语法有可能不能满足需求，有些逻辑就只能通过应用程序处理。
e、如果存储过程中有复杂运算的话，会增加一些数据库服务端的处理成本，对于集中式数据库可能会导致系统可扩展性问题。
f、为了提高性能，数据库会把存储过程代码编译成中间运行代码(类似于java的class文件)，所以更像静态语言。当存储过程引用的对像(表、视图等等)结构改变后，存储过程需要重新编译才能生效，在24*7高并发应用场景，一般都是在线变更结构的，所以在变更的瞬间要同时编译存储过程，这可能会导致数据库瞬间压力上升引起故障(Oracle数据库就存在这样的问题)。
个人观点：普通业务逻辑尽量不要使用存储过程，定时性的ETL任务或报表统计函数可以根据团队资源情况采用存储过程处理。
要通过优化业务逻辑来提高性能是比较困难的，这需要程序员对所访问的数据及业务流程非常清楚。
举一个案例：
某移动公司推出优惠套参，活动对像为VIP会员并且2010年1，2，3月平均话费20元以上的客户。
那我们的检测逻辑为：
select avg(money) as avg_money from bill where phone_no=‘13988888888‘ and date between ‘201001‘ and ‘201003‘;
select vip_flag from member where phone_no=‘13988888888‘;
if avg_money>20 and vip_flag=true then
begin
执行套参();
end;
如果我们修改业务逻辑为:
select avg(money) as avg_money from bill where phone_no=‘13988888888‘ and date between ‘201001‘ and ‘201003‘;
if avg_money>20 then
begin
select vip_flag from member where phone_no=‘13988888888‘;
if vip_flag=true then
begin
执行套参();
end;
end;
通过这样可以减少一些判断vip_flag的开销，平均话费20元以下的用户就不需要再检测是否VIP了。
如果程序员分析业务，VIP会员比例为1%，平均话费20元以上的用户比例为90%，那我们改成如下：
select vip_flag from member where phone_no=‘13988888888‘;
if vip_flag=true then
begin
select avg(money) as avg_money from bill where phone_no=‘13988888888‘ and date between ‘201001‘ and ‘201003‘;
if avg_money>20 then
begin
执行套参();
end;
end;
这样就只有1%的VIP会员才会做检测平均话费，最终大大减少了SQL的交互次数。
以上只是一个简单的示例，实际的业务总是比这复杂得多，所以一般只是高级程序员更容易做出优化的逻辑，但是我们需要有这样一种成本优化的意识。
现在大部分Java框架都是通过jdbc从数据库取出数据，然后装载到一个list里再处理，list里可能是业务Object，也可能是hashmap。
由于JVM内存一般都小于4G，所以不可能一次通过sql把大量数据装载到list里。为了完成功能，很多程序员喜欢采用分页的方法处理，如一次从数据库取1000条记录，通过多次循环搞定，保证不会引起JVM Out of memory问题。
以下是实现此功能的代码示例，t_employee表有10万条记录，设置分页大小为1000：
d1 = Calendar.getInstance().getTime();
vsql = "select count(*) cnt from t_employee";
pstmt = conn.prepareStatement(vsql);
ResultSet rs = pstmt.executeQuery();
Integer cnt = 0;
while (rs.next()) {
cnt = rs.getInt("cnt");
}
Integer lastid=0;
Integer pagesize=1000;
System.out.println("cnt:" + cnt);
String vsql = "select count(*) cnt from t_employee";
PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(vsql);
ResultSet rs = pstmt.executeQuery();
Integer cnt = 0;
while (rs.next()) {
cnt = rs.getInt("cnt");
}
Integer lastid = 0;
Integer pagesize = 1000;
System.out.println("cnt:" + cnt);
for (int i = 0; i <= cnt / pagesize; i++) {
vsql = "select * from (select * from t_employee where id>? order by id) where rownum<=?";
pstmt = conn.prepareStatement(vsql);
pstmt.setFetchSize(1000);
pstmt.setInt(1, lastid);
pstmt.setInt(2, pagesize);
rs = pstmt.executeQuery();
int col_cnt = rs.getMetaData().getColumnCount();
Object o;
while (rs.next()) {
for (int j = 1; j <= col_cnt; j++) {
o = rs.getObject(j);
}
lastid = rs.getInt("id");
}
rs.close();
pstmt.close();
}
以上代码实际执行时间为6.516秒
很多持久层框架为了尽量让程序员使用方便，封装了jdbc通过statement执行数据返回到resultset的细节，导致程序员会想采用分页的方式处理问题。实际上如果我们采用jdbc原始的resultset游标处理记录，在resultset循环读取的过程中处理记录，这样就可以一次从数据库取出所有记录。显著提高性能。
这里需要注意的是，采用resultset游标处理记录时，应该将游标的打开方式设置为FORWARD_READONLY模式(ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY,ResultSet.CONCUR_READ_ONLY)，否则会把结果缓存在JVM里，造成JVM Out of memory问题。
代码示例：
String vsql ="select * from t_employee";
PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(vsql,ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY,ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
pstmt.setFetchSize(100);
ResultSet rs = pstmt.executeQuery(vsql);
int col_cnt = rs.getMetaData().getColumnCount();
Object o;
while (rs.next()) {
for (int j = 1; j <= col_cnt; j++) {
o = rs.getObject(j);
}
}
调整后的代码实际执行时间为3.156秒
从测试结果可以看出性能提高了1倍多，如果采用分页模式数据库每次还需发生磁盘IO的话那性能可以提高更多。
iBatis等持久层框架考虑到会有这种需求，所以也有相应的解决方案，在iBatis里我们不能采用queryForList的方法，而应用该采用queryWithRowHandler加回调事件的方式处理，如下所示：
MyRowHandler myrh=new MyRowHandler();
sqlmap.queryWithRowHandler("getAllEmployee", myrh);
class MyRowHandler implements RowHandler {
public void handleRow(Object o) {
//todo something
}
}
iBatis的queryWithRowHandler很好的封装了resultset遍历的事件处理，效果及性能与resultset遍历一样，也不会产生JVM内存溢出。
当一条SQL发送给数据库服务器后，系统首先会将SQL字符串进行hash运算，得到hash值后再从服务器内存里的SQL缓存区中进行检索，如果有相同的SQL字符，并且确认是同一逻辑的SQL语句，则从共享池缓存中取出SQL对应的执行计划，根据执行计划读取数据并返回结果给客户端。
如果在共享池中未发现相同的SQL则根据SQL逻辑生成一条新的执行计划并保存在SQL缓存区中，然后根据执行计划读取数据并返回结果给客户端。
为了更快的检索SQL是否在缓存区中，首先进行的是SQL字符串hash值对比，如果未找到则认为没有缓存，如果存在再进行下一步的准确对比，所以要命中SQL缓存区应保证SQL字符是完全一致，中间有大小写或空格都会认为是不同的SQL。
如果我们不采用绑定变量，采用字符串拼接的模式生成SQL,那么每条SQL都会产生执行计划，这样会导致共享池耗尽，缓存命中率也很低。
一些不使用绑定变量的场景：
a、数据仓库应用，这种应用一般并发不高，但是每个SQL执行时间很长，SQL解析的时间相比SQL执行时间比较小，绑定变量对性能提高不明显。数据仓库一般都是内部分析应用，所以也不太会发生SQL注入的安全问题。
b、数据分布不均匀的特殊逻辑，如产品表，记录有1亿，有一产品状态字段，上面建有索引，有审核中，审核通过，审核未通过3种状态，其中审核通过9500万，审核中1万，审核不通过499万。
要做这样一个查询：
select count(*) from product where status=?
采用绑定变量的话，那么只会有一个执行计划，如果走索引访问，那么对于审核中查询很快，对审核通过和审核不通过会很慢；如果不走索引，那么对于审核中与审核通过和审核不通过时间基本一样；
对于这种情况应该不使用绑定变量，而直接采用字符拼接的方式生成SQL，这样可以为每个SQL生成不同的执行计划，如下所示。
select count(*) from product where status=‘approved‘; //不使用索引
select count(*) from product where status=‘tbd‘; //不使用索引
select count(*) from product where status=‘auditing‘;//使用索引
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