前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >数据蒋堂 | 怎样看待存储过程的移植困难

数据蒋堂 | 怎样看待存储过程的移植困难

作者头像
数据派THU
发布2018-01-29 17:19:41
6210
发布2018-01-29 17:19:41
举报
文章被收录于专栏:数据派THU数据派THU

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。

往期回顾:

数据蒋堂 | 不要对自助BI期望过高

数据蒋堂 | 报表的数据计算层

数据蒋堂 | 报表应用的三层结构

数据蒋堂 | 列式存储的另一面

数据蒋堂 | 硬盘的性能特征

数据蒋堂 | 我们需要怎样的OLAP?

数据蒋堂 | 1T数据到底有多大?

数据蒋堂 | 索引的本质是排序

数据蒋堂 | 功夫都在报表外--漫谈报表性能优化

数据蒋堂 | 非结构化数据分析是忽悠?

数据蒋堂 | 多维分析的后台性能优化手段

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2017-07-07,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 数据派THU 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
相关产品与服务
对象存储
对象存储(Cloud Object Storage,COS)是由腾讯云推出的无目录层次结构、无数据格式限制,可容纳海量数据且支持 HTTP/HTTPS 协议访问的分布式存储服务。腾讯云 COS 的存储桶空间无容量上限,无需分区管理,适用于 CDN 数据分发、数据万象处理或大数据计算与分析的数据湖等多种场景。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档