Java软件工程师在写SQL程序时候常犯的10个异常

　　但当Java程序员写SQL语句时，一切都不一样了。SQL是说明性语言而非面向对象或是命令式编程语言。在SQL中要写个查询语句是很简单的。但在Java里类似的语句却不容易，因为程序员不仅要反复考虑编程范式，而且也要考虑算法的问题。

　　下面是Java程序员在写SQL时常犯的错误(没有特定的顺序)：

　　Java程序员写SQL时对NULL的误解可能是最大的错误。也许是因为(并非唯一理由)NULL也称作UNKNOWN。如果被称作UNKNOWN，这还好理解些。另一个原因是，当你从数据库拿东西或是绑定变量时，JDBC将SQL NULL 和Java中的null对应了起来。这样导致了NULL = NULL(SQL)和null=null(Java)的误解。

　　对于NULL最大的误解是当NULL被用作行值表达式完整性约束条件时。

　　另一个误解出现在对于NULL 在 NOT IN anti-joins的应用中。

　　解决方法：

　　好好的训练你自己。当你写SQL时要不停得想到NULL的用法：

　　很少有Java开发者能将SQL理解的很好.偶尔使用的JOIN,还有古怪的UNION,好吧.但是对于窗口函数呢?还有对集合进行分组呢?许多的Java开发者将SQL数据加载到内存中,将这些数据转换成某些相近的集合类型,然后再那些集合上面使用边界循环控制结构(至少在Java8的集合升级以前)执行令人生厌的数学运算.

　　但是一些SQL数据库支持先进的(而且是SQL标准支持的!)OLAP特性,这一特性表现更好而且写起来也更加方便.一个(并不怎么标准的)例子就是Oracle超棒的MODEL分句.只让数据库来做处理然后只把结果带到Java内存中吧.因为毕竟所有非常聪明的家伙已经对这些昂贵的产品进行了优化.因此实际上,通过将OLAP移到数据库,你将获得一下两项好处:

　　完善的方法:

　　每次你使用Java实现一个以数据为中心的算法时,问问自己:有没有一种方法可以让数据库代替为我做这种麻烦事.

　　太可耻了，和UNION相比UNION ALL还需要额外的关键字。如果SQL标准已经规定了支持，那么可能会更好点。

　　移除重复行不仅很少需要（有时甚至是错的），而且对于带很多行的大数据集合会相当慢，因为两个子select需要排序，而且每个元组也需要和它的子序列元组比较。

　　注意即使SQL标准规定了INTERSECT ALL和EXCEPT ALL，很少数据库会实现这些没用的集合操作符。

　　处理方法：

　　每次你写UNION语句时，考虑实际上是否需要UNION ALL语句。

　　大部分的数据库都会支持一些分页命令实现分页效果，譬如LIMIT..OFFSET,TOP..START AT,OFFSET..FETCH语句等。即使没有支持这些语句的数据库，仍有可能对ROWNUM（甲骨文）或者是ROW NUMBER() OVER()过滤（DB2,SQL Server2008等），这些比在内存中实现分页更快速。在处理大量数据中，效果尤其明显。

　　纠正：

　　仅仅使用这些语句，那么一个工具（例如JOOQ）就可以模拟这些语句的操作。

　　从SQL的初期开始，当在SQL中使用JOIN语句时，一些开发者仍旧有不安的感觉。这是源自对加入JOIN后会变慢的固有恐惧。假如基于成本的优化选择去实现嵌套循环，在创建一张连接表源前，可能加载所有的表在数据库内存中，这可能是真的。但是这事发生的概率太低了。通过合适的预测，约束和索引，合并连接和哈希连接的操作都是相当的快。这完全是是关于正确元数据（在这里我不能够引用Tom Kyte的太多）。而且，可能仍然有不少的Java开发人员加载两张表通过分开查询到一个映射中，并且在某种程度上把他们加到了内存当中。

　　纠正：

　　假如你在各个步骤中有从各种表的查询操作，好好想想是否可以表达你的查询操作在单条语句中。

　　由于重量级连接的使用,一个人可以松绑对在SQL语句中起作用的所有关系的跟踪.具体来说,如果多列外键关系被加入进来的话,忘掉加入使用JOIN...ON分句的相关谓语是很有可能的。这可能会导致重复的记录，但也可能只发生在异常的情况下。一些开发者可能因此选择使用DISTINCT来移除那些重复的记录。这在三个方面都证明是错误的：

　　它（可能）能够治标，但并不治本。极端情况下它也可能练治标的能力也没有。

　　对于含有许多列的大型结果集，它的处理是缓慢的。DISTINCT执行了一个ORDER BY 的操作来移除重复的记录。

　　对于大型的笛卡尔积，它的处理是缓慢的，仍将会把许多的数据加载到内存中。

　　解决方法：

　　作为首要的规则，当你得到了不想要的重复记录时，常常要重新检查检查你的JOIN谓语。很可能有一个微妙的笛卡尔积在那某一个地方。

　　这并不是一个真正的错误，但可能是由于某些知识的缺失，或者是对于强大的MERGE语句的某种畏惧。一些数据库知道其他形式的UPSERT语句，例如，MYSQL的 ON DUPLICATE KEY UPDATE 分句。但是MERGE真的是如此强大，在大多数重视扩展SQL标准的数据库，如SQL Server中是很重要的。

　　解决方法：

　　如果你正在通过链接INERT和UPDATE，或者通过链接SELECT...FOR UPDATE进行UPSERT，然后进行INSERT或者UPDATE,请三思。在冒此风险之外，你还可以选择使用一个简单的MERGE语句进行表达。

　　在介绍窗口函数之前，在SQL中聚合数据意味着使用GROUP BY语句与聚合函数相映射。在很多情形下都工作得很好，如聚合数据需要浓缩常规数据，那么就在join子查询中使用group查询。

　　但是在SQL：2003中定义了窗口函数，这个在很多主流数据库都实现了它。窗口函数能够在结果集上聚合数据，但是却没有分组。事实上，每个窗口函数都有自己的、独立的PARTITION BY语句，这个工具对于显示报告太TM好了。

　　使用窗口函数：

　　解决方法：

　　当你在子查询中使用GROUP BY语句时，请再三考虑是否可以使用窗口函数完成。

　　SQL的ORDER BY语句支持很多类型的表达式，包括CASE语句，对于间接排序十分有用。你可能重来不会在Java内存中排序数据，因为你会想：

　　处理方法:

　　如果你在内存中排序任何SQL数据，请再三考虑，是否不能在数据库中排序。这对于数据库分页数据十分有用。

　　JDBC ”懂“批处理(batch),你应该不会忘了它。不要使用INSERT语句来一条一条的出入成千上万的记录，（因为）每次都会创建一个新的PreparedStatement对象。如果你的所有记录都插入到同一个表时，那么就创建一个带有一条SQL语句以及附带很多值集合的插入批处理语句。你可能需要在达到一定量的插入记录后才提交来保证UNDO日志瘦小，这依赖于你的数据库和数据库设置。

　　处理方法：

　　总是使用批处理插入大量数据。