我站在代码这一边。我们构建了所有应用程序(包括web和客户端)使用的数据访问层，所以从这个角度来看这是DRY。它简化了数据库部署，因为我们只需要确保表模式是正确的。它简化了代码维护，因为我们不需要查看源代码和数据库。

在与数据模型的紧密耦合方面，我没有遇到太多问题，因为我看不出哪里有可能真正打破这种耦合。应用程序及其数据在本质上是耦合的。

SQL存储过程不会提高查询的性能

在某些情况下，在代码中动态创建的sql可能比存储的proc具有更好的性能。如果您已经创建了一个存储的proc(例如sp_customersearch)，它必须非常灵活，因此具有许多参数，非常复杂，那么您可能可以在运行时在代码中生成一个更简单的sql语句。

有人可能会说，这只是将一些处理从SQL转移到web服务器，但总的来说，这是一件好事。

这种技术的另一个优点是，如果你在SQL分析器中查找，你可以看到你生成的查询，调试它比看到一个存储的带有20个参数的proc调用要容易得多。

我更喜欢使用O/R映射器，如LLBLGen Pro。

它为您提供了相对轻松的数据库可移植性，允许您使用强类型对象用与应用程序相同的语言编写数据库访问代码，并且在我看来，允许您更灵活地处理所拉回的数据。

实际上，能够使用强类型对象是使用O/R Mapper的充分理由。

存储过程比代码更容易在数据库和源代码控制系统之间失去同步。应用程序代码也可以，但当您进行持续集成时，这种可能性较小。

数据库就是这样，人们不可避免地对生产数据库进行更改，只是为了暂时摆脱困境。然后忘记在环境和源代码控制系统之间同步它。生产数据库迟早会成为事实上的记录，而不是源代码控制系统——您将陷入无法删除任何scprocs的情况，因为您不知道它是否正在被使用。

一个好的过程应该只允许通过适当的渠道对产品进行更改，这样您就能够从源代码控制系统(无数据)从头开始重新构建数据库。但我只是说，因为它可以完成，也确实完成了——在最激烈的时刻，在大喊大叫的客户的电话之间，在紧盯着你的经理的电话之间，等等，对生产数据库进行了更改。

使用存储过程运行特别查询很尴尬——使用动态sql(或ORM)更容易，这可能是我自己使用存储过程的最大缺点。

另一方面，存储过程在你做出更改但不需要重新部署应用程序代码的情况下很好。它还允许您在通过网络发送数据之前对数据进行塑形，而代码中的sql可能必须进行多次调用来检索而不是塑形(尽管现在有方法可以在一次“调用”中运行多个sql语句并返回多个结果集，如ADO.NET中的MARS)，这可能会导致更多的数据通过网络传输。

不过，我不相信任何关于性能和安全性的争论。两者都有可能是好的，也有可能是坏的，而且同样可控。

较小的日志

存储过程的另一个小优点是没有提到的:当涉及到SQL流量时，基于sp的数据访问产生的流量要少得多。当您监视流量进行分析和分析时，这一点变得非常重要——日志将会更小且可读。