数据蒋堂 | 怎样看待存储过程的移植困难

来源:数据蒋堂

作者:蒋步星

本文长度为1168字,建议阅读4分钟

本文通过剖析数据库的现状,探查怎样看待存储过程的移植困难问题。

存储过程移植困难是经常被诟病的,在罗列存储过程的缺点时,这一条几乎从来不会被遗漏。

存储过程的移植确实很困难,一般业务逻辑复杂到需要写存储过程的地步,总会不可避免地用到数据库独有的特性和语法,更换数据库时这部分代码就需要重写。如果只是简单地替换函数名和参数规则(如日期转换等),那成本还不高;如果用到了新数据库不支持的某种特性(如窗口函数),那还要重新设计算法来编写计算逻辑;如果还要再兼顾性能因素,有时候就会是个不可能完成的任务了。

不过,还好,存储过程移植的情况并不频繁。

多年前数据库市场还处于混战阶段时,用户更换数据库是相对常见的事情。而如今,传统关系数据库市场的竞争已经趋于稳定,各个行业和业务采用的数据库已经基本定型。更换数据库并不只是存储过程移植这么一件事,用户从使用习惯到维护人员配备等各方面都要做出很深刻的改变,这是个成本巨大的工程。如果没有重大事件,一般不会发生数据库移植的事件。存储过程移植虽然困难,但并不足以成为不采用它的重要理由。

至于需要面对各种行业不同用户的通用BI类软件,虽然经常要接入不同的数据库,但很少会用到存储过程,只是些SQL函数更换,就没有难度了。

其实,仔细研究一下会发现。存储过程的移植困难主要发生于从商用数据库到开源数据库(包括一些近年来兴起的一些基于大数据平台的数据仓库)的切换过程。同价位的商用数据库之间的移植难度并不是很大,而从开源数据库到商用数据库则更是容易(虽然这种现象发生较少)。

如前所述,存储过程在数据库之间的移植难度,语法不同只是个载体,更深层次的原因在于各个数据库的功能特性不同。同价位的商用数据库,其功能相差并不大,移植时主要就是更换语法,难度就不会很大。而开源数据库在功能方面和成熟的商用数据库相差很远,虽然大家都叫数据库,都能跑基本SQL,但差别是巨大的,从许多关键的特性上看根本就是两个不同的产品。比如世界上最著名的那个商用数据库,对SQL2003的标准支持得很好,有较完整的窗口函数;而世界上那个最著名的那个开源数据库,别说窗口函数,连FULL JOIN都要转换成UNION来做。这时候想移植存储过程,那就是相当于完全重新开发。这个困难根本就不是移植造成的,如果当初选择开源数据库建设应用,那困难一样的大。

我们说移植成本,是指基于两个能力基本相当的平台,最初的开发工作无论基于哪个平台,复杂度是差不太多的。比如一段C++程序,在Windows上写和在Linux上写,难度区别并不大,这时候讨论移植工作量才有意义;但要把一段Java程序转换成C++程序,这就不是个移植问题了,初始的开发复杂度就相差巨大。从商用数据库到开源数据库的迁移大抵类似于这种。

目前,从商用数据库切换到开源数据库或大数据平台是一个业内趋势,这样做在数据库建设成本上会下降许多。不过这个世界是公平的,购置数据库的成本下降了,而这并不是技术进步带来的结果,那就从开发成本上补回来吧。

专栏作者简介

润乾软件创始人、首席科学家

清华大学计算机硕士,著有《非线性报表模型原理》等,1989年,中国首个国际奥林匹克数学竞赛团体冠军成员,个人金牌;2000年,创立润乾公司;2004年,首次在润乾报表中提出非线性报表模型,完美解决了中国式复杂报表制表难题,目前该模型已经成为报表行业的标准;2014年,经过7年开发,润乾软件发布不依赖关系代数模型的计算引擎——集算器,有效地提高了复杂结构化大数据计算的开发和运算效率;2015年,润乾软件被福布斯中文网站评为“2015福布斯中国非上市潜力企业100强”;2016年,荣获中国电子信息产业发展研究院评选的“2016年中国软件和信息服务业十大领军人物”;2017年, 自主创新研发新一代的数据仓库、云数据库等产品即将面世。

数据蒋堂

《数据蒋堂》的作者蒋步星,从事信息系统建设和数据处理长达20多年的时间。他丰富的工程经验与深厚的理论功底相互融合、创新思想与传统观念的相互碰撞,虚拟与现实的相互交织,产生出了一篇篇的沥血之作。此连载的内容涉及从数据呈现、采集到加工计算再到存储以及挖掘等各个方面。大可观数据世界之远景、小可看技术疑难之细节。针对数据领域一些技术难点,站在研发人员的角度从浅入深,进行全方位、360度无死角深度剖析;对于一些业内观点,站在技术人员角度阐述自己的思考和理解。蒋步星还会对大数据的发展,站在业内专家角度给予预测和推断。静下心来认真研读你会发现,《数据蒋堂》的文章,有的会让用户避免重复前人走过的弯路,有的会让攻城狮面对扎心的难题茅塞顿开,有的会为初入行业的读者提供一把开启数据世界的钥匙,有的甚至会让业内专家大跌眼镜,产生思想交锋。

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原文发布于微信公众号 - 数据派THU(DatapiTHU)

原文发表时间:2017-07-07

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