Something that I haven't seen mentioned thus far: the people who know the database best aren't always the people that write the application code. Stored procedures give the database folks a way to interface with programmers that don't really want to learn that much about SQL. Large--and especially legacy--databases aren't the easiest things to completely understand, so programmers might just prefer a simple interface that gives them what they need: let the DBAs figure out how to join the 17 tables to make that happen.

话虽如此，用于编写存储过程的语言(PL/SQL就是一个臭名昭著的例子)是相当残酷的。它们通常不提供您在当今流行的命令式语言、OOP或函数式语言中看到的任何细节。认为COBOL。

因此，请坚持使用仅抽象了关系细节的存储过程，而不是那些包含业务逻辑的存储过程。

SQL存储过程不会提高查询的性能

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。

在我看来，你不能在这个问题上投赞成票或反对票。这完全取决于应用程序的设计。

我完全反对在三层环境中使用sp，在这种环境中，前端是应用服务器。在这种环境中，应用服务器用于运行业务逻辑。如果你额外使用sp，你就开始在整个系统中分配业务逻辑的实现，谁负责什么就会变得非常不清楚。最终你将得到一个基本上只会做以下事情的应用服务器:

(Pseudocode)

Function createOrder(Order yourOrder) 
Begin
  Call SP_createOrder(yourOrder)
End

因此，最终你的中间层运行在这个非常酷的4个服务器集群上，每个服务器都配备了16个cpu，实际上它什么都不会做!太浪费了!

如果你有一个臃肿的gui客户端，直接连接到你的数据库或甚至更多的应用程序，这是一个不同的故事。在这种情况下，SPs可以充当某种伪中间层，将应用程序与数据模型解耦，并提供可控的访问。

你的编程语言和应用程序框架可能是:

高级的，特别是与SQL相比 易于通过自动化流程进行版本和部署，特别是与SQL相比

如果这两个条件是两个，则跳过存储过程。

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。