我们所有使用关系数据库的人都知道(或正在学习)SQL是不同的。获得期望的结果,并有效地这样做,涉及到一个乏味的过程,其部分特征是学习不熟悉的范例,并发现一些我们最熟悉的编程模式在这里不起作用。常见的反模式是什么?


当前回答

同一查询中的相同子查询。

其他回答

临时表滥用。

特别是这类事情:

SELECT personid, firstname, lastname, age
INTO #tmpPeople
FROM People
WHERE lastname like 's%'

DELETE FROM #tmpPeople
WHERE firstname = 'John'

DELETE FROM #tmpPeople
WHERE firstname = 'Jon'

DELETE FROM #tmpPeople
WHERE age > 35

UPDATE People
SET firstname = 'Fred'
WHERE personid IN (SELECT personid from #tmpPeople)

不要从查询中构建临时表,只是为了删除不需要的行。

是的,我在生产db中看到过这种形式的代码页。

我一直对大多数程序员倾向于在数据访问层混合他们的ui逻辑感到失望:

SELECT
    FirstName + ' ' + LastName as "Full Name",
    case UserRole
        when 2 then "Admin"
        when 1 then "Moderator"
        else "User"
    end as "User's Role",
    case SignedIn
        when 0 then "Logged in"
        else "Logged out"
    end as "User signed in?",
    Convert(varchar(100), LastSignOn, 101) as "Last Sign On",
    DateDiff('d', LastSignOn, getDate()) as "Days since last sign on",
    AddrLine1 + ' ' + AddrLine2 + ' ' + AddrLine3 + ' ' +
        City + ', ' + State + ' ' + Zip as "Address",
    'XXX-XX-' + Substring(
        Convert(varchar(9), SSN), 6, 4) as "Social Security #"
FROM Users

通常,程序员这样做是因为他们想要将数据集直接绑定到一个网格上,而且在服务器端使用SQL Server格式比在客户端使用SQL Server格式更方便。

像上面所示的查询是非常脆弱的,因为它们将数据层与UI层紧密耦合在一起。最重要的是,这种编程风格彻底阻止了存储过程的可重用性。

以下是我的前3名。

1号。指定字段列表失败。(编辑:为了防止混淆:这是一个生产代码规则。它不适用于一次性分析脚本——除非我是作者。)

SELECT *
Insert Into blah SELECT *

应该是

SELECT fieldlist
Insert Into blah (fieldlist) SELECT fieldlist

2号。使用游标和while循环,当while循环和循环变量就可以了。

DECLARE @LoopVar int

SET @LoopVar = (SELECT MIN(TheKey) FROM TheTable)
WHILE @LoopVar is not null
BEGIN
  -- Do Stuff with current value of @LoopVar
  ...
  --Ok, done, now get the next value
  SET @LoopVar = (SELECT MIN(TheKey) FROM TheTable
    WHERE @LoopVar < TheKey)
END

3号。DateLogic通过字符串类型。

--Trim the time
Convert(Convert(theDate, varchar(10), 121), datetime)

应该是

--Trim the time
DateAdd(dd, DateDiff(dd, 0, theDate), 0)

我最近看到了一个高峰“一个问题总比两个好,对吧?”

SELECT *
FROM blah
WHERE (blah.Name = @name OR @name is null)
  AND (blah.Purpose = @Purpose OR @Purpose is null)

这个查询需要两个或三个不同的执行计划,具体取决于参数的值。对于这个SQL文本,只生成一个执行计划并保存在缓存中。无论参数的值是多少,都将使用该计划。这会导致间歇性的性能不佳。最好编写两个查询(每个预期的执行计划一个查询)。

Human readable password fields, egad. Self explanatory. Using LIKE against indexed columns, and I'm almost tempted to just say LIKE in general. Recycling SQL-generated PK values. Surprise nobody mentioned the god-table yet. Nothing says "organic" like 100 columns of bit flags, large strings and integers. Then there's the "I miss .ini files" pattern: storing CSVs, pipe delimited strings or other parse required data in large text fields. And for MS SQL server the use of cursors at all. There's a better way to do any given cursor task.

编辑是因为有太多了!

重新使用一个“死”字段来做一些它不打算做的事情(例如在“传真”字段中存储用户数据)-尽管作为一个快速修复非常诱人!