标签：缓存 维护优化 程序集 个数 sql查询 数据存储 添加 性能 dba
优点
1. 运行速度：对于很简单的sql，存储过程没有什么优势。对于复杂的业务逻辑，因为在存储过程创建的时候，数据库已经对其进行了一次解析和优化。存储过程一旦执行，在内存中就会保留一份这个存储过程，这样下次再执行同样的存储过程时，可以从内存中直接调用，所以执行速度会比普通sql快。
2. 减少网络传输：存储过程直接就在数据库服务器上跑，所有的数据访问都在数据库服务器内部进行，不需要传输数据到其它服务器，所以会减少一定的网络传输。但是在存储过程中没有多次数据交互，那么实际上网络传输量和直接sql是一样的。而且我们的应用服务器通常与数据库是在同一内网，大数据的访问的瓶颈会是硬盘的速度，而不是网速。
3. 可维护性：的存储过程有些时候比程序更容易维护，这是因为可以实时更新DB端的存储过程。 有些bug，直接改存储过程里的业务逻辑，就搞定了。
4. 增强安全性：提高代码安全，防止 SQL注入。这一点sql语句也可以做到。
5. 可扩展性：应用程序和数据库操作分开，独立进行，而不是相互在一起。方便以后的扩展和DBA维护优化。
缺点
1. SQL本身是一种结构化查询语言，但不是面向对象的的，本质上还是过程化的语言，面对复杂的业务逻辑，过程化的处理会很吃力。同时SQL擅长的是数据查询而非业务逻辑的处理，如果如果把业务逻辑全放在存储过程里面，违背了这一原则。
2. 如果需要对输入存储过程的参数进行更改，或者要更改由其返回的数据，则您仍需要更新程序集中的代码以添加参数、更新调用，等等，这时候估计会比较繁琐了。
3. 开发调试复杂，由于IDE的问题，存储过程的开发调试要比一般程序困难。
4. 没办法应用缓存。虽然有全局临时表之类的方法可以做缓存，但同样加重了数据库的负担。如果缓存并发严重，经常要加锁，那效率实在堪忧。
5. 不支持群集，数据库服务器无法水平扩展，或者数据库的切割（水平或垂直切割）。数据库切割之后，存储过程并不清楚数据存储在哪个数据库中。
总结
1. 适当的使用存储过程，能够提高我们SQL查询的性能，
2. 存储过程不应该大规模使用，滥用。
3. 随着众多ORM 的出现，存储过程很多优势已经不明显。
4. SQL最大的缺点还是SQL语言本身的局限性——SQL本身是一种结构化查询语言，我们不应该用存储过程处理复杂的业务逻辑——让SQL回归它“结构化查询语言”的功用。复杂的业务逻辑，还是交给代码去处理吧。
标签：缓存 维护优化 程序集 个数 sql查询 数据存储 添加 性能 dba
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