简易观点。。。。。
许多弟兄们总是 在使用SSH开发, 在大数据量处理中,对于 应用程序 + DB 的策略处理上,往往把耗内存,加大负载的全部压力都交给应用程序 (Spring 或者hibernate)去完成, 个人认为许多功能这样设计太死板,呆板, 并且让你对 SH 有点失望, 但是SH对于大数据量的维护,常常表现的出无能为力,或者让Dev更难以接受。
我们不要经常抱怨SH的性能,不要抱怨JPA的性能,Ibats 等的性能,这些框架设计的最初最直接的目的只是为开发者操作数据提供简便。一味的使用一种技术完成一种很勉强的功能,大多时候让人很悲观,也很担心,也不利于一个技术人员开阔视野,把握全局。
这个时候不妨使用综合策略, 把压力分给数据库一点,一起承担,结果往往令人开心。
比如
1.查询的时候 ,多用 SH + View || index || 甚至考虑 Fulltext Search服务.
2.更新删除的时候,考虑下 SH + trigger || 或者参考下Store procedure,
3.批量处理大数据的时候,多考虑SH + trigger || Store procedure
4.信息维护的时候,比如添加,修改维护等也应该考虑数据库的 Rule||Constrain||Custom Function
虽然大多时间不建议给数据库带来太多负担,但是大部分时间,这是一种明智的选择,效率更高。
活学各种技术当然推荐,活用,灵活运用多种技术更值得推荐,研究物理的离不开数学,我们学习Java或者其他语言做信息系统,同样也不能放下数据库。
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