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在编写SQL批处理或存储过程代码的过程中,经常会碰到有些业务逻辑的处理,需要对满足条件的数据记录逐行进行处理,这个时候,大家首先想到的方案大部分是用“游标”进行处理。

  举个例子,在订单管理系统中,客服需要对订单日期为2012-09-01的销售订单进行某个批量操作,比如批量发货操作,后台业务逻辑处理时,需要对满足条件的订单记录进行逐行处理。

  我首先是采用“游标”编写的业务逻辑存储过程,SQL代码可以如下:

游标
DECLARE @ORDERID    VARCHAR(30)

--    声明局部游标:从订单数据表获取订单日期为2012-09-01,订单类型为Sales的订单编号
DECLARE CURSOR_ORDER CURSOR LOCAL FOR  
    SELECT ORDERID FROM ORDERHD H WHERE ORDERDATE = '2012-09-01' AND H.ORDERTYPE = 'Sales'

--    打开游标
OPEN CURSOR_ORDER
FETCH NEXT FROM CURSOR_ORDER INTO @ORDERID
WHILE @@FETCH_STATUS = 0
BEGIN

    /*
    此处编写对当前行数据的业务逻辑处理代码
    */

    --    得到下一条记录
    FETCH NEXT FROM CURSOR_ORDER INTO @ORDERID
END

--    关闭游标
CLOSE CURSOR_ORDER  
--    释放游标
DEALLOCATE CURSOR_ORDER

功能是实现了,但是客服在实际使用过程中,经常反馈批量操作效率太慢,需要等待较长时间才能完成操作。经过测试发现,速度慢在游标逐行处理过程中,当需要处理的记录数较大,而且游标处理位于数据库事务内时,速度非常慢。

  那么,有什么方法可以解决这个处理速度慢的问题吗?

  经不断的尝试,终于找到一个方法,那就是用WHILE循环来进行逐行数据处理。首先将需要处理的数据记录获取到一个临时表(此临时表包括2个重要字段:REFID - 记录行号,DealFlg:行处理标识,用1/0标识行是否已处理),然后WHILE循环对临时表进行逐行处理,SQL代码如下:

While 循环
DECLARE   @REFID        INT
        , @ORDERID        VARCHAR(30)
        
--    获取待处理的数据记录到临时表
--    字段说明:REFID:记录行号 / DealFlg:行处理标识
SELECT  REFID = IDENTITY(INT , 1, 1), DealFlg = 0, ORDERID
INTO #Temp_Lists
FROM ORDERHD
WHERE ORDERDATE = '2012-09-01' AND H.ORDERTYPE = 'Sales'

--    获取临时表数据的最小行号
SELECT @REFID = MIN(REFID) FROM #Temp_Lists WHERE DealFlg = 0

--    若最小行号不为空(有需要处理的数据)
WHILE @REFID IS NOT NULL
BEGIN

    --    获取当前处理行的信息
    SELECT @ORDERID = ORDERID FROM  #Temp_Lists WHERE REFID = @REFID

    /*     
    此处编写对当前行数据的业务逻辑处理代码        
    */
    
    --    标识当前行已处理完毕
    UPDATE #Temp_Lists SET DealFlg = 1 WHERE REFID = @REFID
    
    --    选择下一行号
    SELECT @REFID = MIN(REFID) FROM #Temp_Lists WHERE DealFlg = 0 AND REFID > @REFID

END

经过这样对原存储过程进行修正后,批量操作速度得到显著提升。

  有兴趣的朋友,可以尝试使用这个方法替代游标,对比2种方案的处理效率。

 

在编写SQL批处理或存储过程代码的过程中,经常会碰到有些业务逻辑的处理,需要对满足条件的数据记录逐行进行处理,这个时候,大家首先想到的方案大部分是用“游标”进行处理。

  举个例子,在订单管理系统中,客服需要对订单日期为2012-09-01的销售订单进行某个批量操作,比如批量发货操作,后台业务逻辑处理时,需要对满足条件的订单记录进行逐行处理。

  我首先是采用“游标”编写的业务逻辑存储过程,SQL代码可以如下:

复制代码
 1 DECLARE @ORDERID    VARCHAR(30)
 2 
 3 --    声明局部游标:从订单数据表获取订单日期为2012-09-01,订单类型为Sales的订单编号
 4 DECLARE CURSOR_ORDER CURSOR LOCAL FOR  
 5     SELECT ORDERID FROM ORDERHD H WHERE ORDERDATE = '2012-09-01' AND H.ORDERTYPE = 'Sales'
 6 
 7 --    打开游标
 8 OPEN CURSOR_ORDER
 9 FETCH NEXT FROM CURSOR_ORDER INTO @ORDERID
10 WHILE @@FETCH_STATUS = 0
11 BEGIN
12 
13     /*
14     此处编写对当前行数据的业务逻辑处理代码
15     */
16 
17     --    得到下一条记录
18     FETCH NEXT FROM CURSOR_ORDER INTO @ORDERID
19 END
20 
21 --    关闭游标
22 CLOSE CURSOR_ORDER  
23 --    释放游标
24 DEALLOCATE CURSOR_ORDER
复制代码

 

   功能是实现了,但是客服在实际使用过程中,经常反馈批量操作效率太慢,需要等待较长时间才能完成操作。经过测试发现,速度慢在游标逐行处理过程中,当需要处理的记录数较大,而且游标处理位于数据库事务内时,速度非常慢。

  那么,有什么方法可以解决这个处理速度慢的问题吗?

  经不断的尝试,终于找到一个方法,那就是用WHILE循环来进行逐行数据处理。首先将需要处理的数据记录获取到一个临时表(此临时表包括2个重要字段:REFID - 记录行号,DealFlg:行处理标识,用1/0标识行是否已处理),然后WHILE循环对临时表进行逐行处理,SQL代码如下:

复制代码
 1 DECLARE   @REFID        INT
 2         , @ORDERID        VARCHAR(30)
 3         
 4 --    获取待处理的数据记录到临时表
 5 --    字段说明:REFID:记录行号 / DealFlg:行处理标识
 6 SELECT  REFID = IDENTITY(INT , 1, 1), DealFlg = 0, ORDERID
 7 INTO #Temp_Lists
 8 FROM ORDERHD
 9 WHERE ORDERDATE = '2012-09-01' AND H.ORDERTYPE = 'Sales'
10 
11 --    获取临时表数据的最小行号
12 SELECT @REFID = MIN(REFID) FROM #Temp_Lists WHERE DealFlg = 0
13 
14 --    若最小行号不为空(有需要处理的数据)
15 WHILE @REFID IS NOT NULL
16 BEGIN
17 
18     --    获取当前处理行的信息
19     SELECT @ORDERID = ORDERID FROM  #Temp_Lists WHERE REFID = @REFID
20 
21     /*     
22     此处编写对当前行数据的业务逻辑处理代码        
23     */
24     
25     --    标识当前行已处理完毕
26     UPDATE #Temp_Lists SET DealFlg = 1 WHERE REFID = @REFID
27     
28     --    选择下一行号
29     SELECT @REFID = MIN(REFID) FROM #Temp_Lists WHERE DealFlg = 0 AND REFID > @REFID
30 
31 END
复制代码

改写方法2

declare @msg varchar(1000)
declare @refuseno varchar(30)
while 1=1
begin 
    select top 1 @refuseno = refuseno from #user_data
    if @@rowcount = 0 break 
    /*
    业务处理代码
    */
    if @@error <> 0
    begin
        set @msg = '业务单转失败' + @refuseno
        rollback
        raiserror(@msg,16,1)
        return
    end   
    delete from #user_data where refuseno = @refuseno 
end 

drop table #user_data 

 

  

经过这样对原存储过程进行修正后,批量操作速度得到显著提升。

  有兴趣的朋友,可以尝试使用这个方法替代游标,对比2种方案的处理效率。

posted on 2018-05-30 15:38  自来云  阅读(430)  评论(0编辑  收藏  举报