最近我发现在上次Release中，由于时间太紧，个人水平有限，在许多存储过程中用了这么一个子查询，用以过滤用户没有权限访问的交易业务，类似这种形式：
DECLARE @IDs TABLE(GroupID INT) --填充该用户无权限的组ID SELECT * FROM Deals WHERE GroupID NOT IN (SELECT GroupID FROM @IDs)
当时加上这个子查询时，因为前面还有很多连接操作，认为慢也正常。但是当我要将这段逻辑扩展到其他功能上时，我犹豫了，有些很常用的查询也要等个近一分钟，就算用户能忍受，我自己都接受不了，于是我试着把(SELECT GroupID FROM @IDs)换成(3,4,5,...)这种直接数字。结果一试，大吃一惊，原来时间几十秒的执行，一秒内跑完！
自己太天真了，原来SQL Server根本不会去优化子查询，将结果缓存下来并内联。
不想用动态SQL，于是google一下，找到子查询（in not ）转化为连接查询的方法，上面语句转化为:
SELECT * FROM Deals d LEFT JOIN @IDs i ON i.GroupID = d.GroupID WHERE i.GroupID IS NULL
也基本是一秒内完成。
了解这个后，心情又沉重又悲痛。悲痛的是我工作了这么多年，SQL还是菜鸟，而且同事中没有一个能指出来这么简单的问题。沉重的是从SQL Server 2000到2012，还是老样子，除了不能优化子查询，还是定义集合变量，依然笨拙的聚合操作，可怜的SQL复用性支持，难于调试。其实，不只是SQL Server，这是所有关系型数据库，积重难返的通病，是已经严重滞后的SQL语言对生产力的巨大桎梏。
在我经历以数据驱动的系统，可能SQL开发代码量只占一小部分，但其工作量要数倍于面向对象语言，而且Bug的集中营，还集中了几乎全部系统性能的勒索。SQL不但谋杀程序员的青春，更绑架了无数程序员的思想，不会学习新技术，不会复用代码，不会单元测试，就是被SQL绑架的程序员。
在一个崭新的系统你们不会觉得，这时数据库像一个温顺可爱的小猫，但随着它一天天长大，数据一天天增加，你会发现它变成了一头可怕的老虎，不是只有程序员，还有用户，部署人员，DBA，都要小心翼翼的伺候着。
看着被吃掉的时间和金钱，我们不能再养虎为患了。那么我们现在应该怎么做呢？
小型服务器系统和中小型客户端系统，比如手机上的一个应用，仍然可以用关系型数据库，但一定要把它放在ORM的笼子里，而且要提防它长大。
区别是否该用RDBMS，有一个直观标准可以作参考，就是用Visual Studio或SharpDevelop中的Entity Model设计器，如果对象排满了一页，关系七零八落看不清楚，就该考虑No-SQL数据库。
对于大型客户端系统，应该用强对象型数据库，比如db4o。对于中大型服务器系统，应该采用分布式对象数据库，比如MongoDB。
或者，根据系统性能需要，开发专门的存储格式。
对于巨型服务器系统，比如Google/Facebook，除了Hadoop这类分布文件系统，没有第二选择。
那种几百个表，几千个存储过程的系统，是时候进入历史的垃圾堆了。我还算庆幸，手头这个项目再用一年左右就会淘汰了，如果你的现在的工作或新工作也是这种项目，请好好考虑一下自己的职业发展吧。
