关键字: pl/sql
[/b]摘要:正如我们所知,程序员们乐于讨论最佳实践,很少提及最差实践,但实际工作中最差实践往往具有更深刻的警示作用。本文基于若干项目中的代码,总结常见的PL/SQL最差实践,并提出针对性的解决办法。
[b]1. 超长的PL/SQL代码
影响:可维护性,性能
症状:
在复杂的企业应用中,存在动辄成百上千行的存储过程或上万行的包。
为什么是最差:
太长的PL/SQL代码不利于阅读,第三方工具在调试时也会出现代码行混乱等问题。PL/SQL存储对象(存储过程、包、函数、触发器等)行数上限约为6000000行,但实际工作中,当包大小超过5000行就会出现调试问题。
解决之道:
PL/SQL代码在执行前会被加载到shared pool中,shared pool以字节为单位,UNIX下为64K,桌面环境下为32K,可以通过查询数据字典USER_OBJECT_SIZE的PARSED_SIZE字段查看对象大小。对于较大的包,应采用拆包策略,抽取复用部分,减少重复代码;对于较大的存储过程,应将存储过程组织到包中,易于管理;对于较大的匿名块,应将匿名块重新定义成子过程保存在数据库中。
2. 脱离控制的全局变量
影响:可维护性
症状:在包中使用了全局变量,在多个位置对全局变量进行操作。
CREATE OR REPLACE PACKAGE BODY PKG_TEST IS
GN_全局变量 NUMBER(12, 2);
PROCEDURE 过程A IS
BEGIN
GN_全局变量:=1;
END;
PROCEDURE 过程B IS
BEGIN
GN_全局变量:=2; -- 这里对全局变量进行了另外的操作
END;
为什么是最差:
全局变量可以在整个包范围内被访问到,因此对全局变量的跟踪和调试会比较困难。如果变量是在package中定义的,变量还可以被其他包访问,这将会更为危险。
解决之道:
减少或取缔全局变量的使用,对于要在过程间交互的变量,通过参数传递来实现。如果必须使用全局变量,应对全局变量进行get/set函数封装,规范对全局变量的访问。
3. PL/SQL中嵌入复杂SQL语句
影响:可维护性
症状:
在PL/SQL代码中嵌入SQL语句,如:
...
PROCEDURE 过程A IS
BEGIN
UPDATE T_A SET COL1 = 10;
END;
PROCEDURE 过程B IS
BEGIN
DELETE FROM T_A WHERE COL1=10;
END;
...
为什么是最差:
PL/SQL代码中嵌入SQL语句使得代码含义变得难于阅读和理解
在多个位置对表进行访问,不利于SQL优化
解决之道:
将分散SQL语句进行封装,例如上例中的删除语句,可以封装为“prc_删除T_A()”过程参数为T_A的type类型,对T_A的删除操作都委托此过程处理,当T_A表增加或删除字段时,主要的变化都集中在这些过程中,对其他逻辑影响较少
对SQL的优化集中在封装的过程中
4. “异常”的异常处理
影响:可维护性,健壮性
症状:我们来看下面的代码:
PROCEDURE 过程A(错误代码 out varchar2,错误信息 out varchar2) IS
BEGIN
...
UPDATE T_A SET COL1 = 10;
SELECT ... FROM T_A WHERE ...;
DELETE FROM T_A WHERE COL1 = 20;
...
EXCEPTION
WHEN OTHERS THEN
...
END;
为什么是最差:
整个过程只有一个WHEN OTHERS 的异常段,示例中的三个语句发生的异常只能被最外层捕捉,无法区分发生异常的种类和位置。
解决之道:
不使用WHEN OTHERS捕捉所有异常,例如不应该捕捉NO_DATA_FOUND异常,使用专用的Exception来捕捉特定的异常。
声明自己的异常处理机制,处理与业务相关的异常,将业务异常与系统运行期异常分开处理。
自定义完整的异常信息,异常信息中包含异常发生时的场景。
5. 固定的变量长度和变量类型
影响:可维护性
症状:当声明基于字段类型的变量时,尤其是varchar2类型,直接使用固定长度声明。
为什么是最差:
这种硬编码的变量大小很可能与数据库中实际大小不符
如果字段的类型、大小等发生变化,还需要到PL/SQL中调整变量
解决之道:
使用%Type声明与字段类型相关的变量。
6. 不做单元测试
影响:健壮性
症状:PL/SQL代码中蕴含大量的业务逻辑,这些逻辑编写完毕后,没有提供合适的单元测试用例用于验证。
为什么是最差: 不做单元测试的危害这里就不再废话了。
解决之道:
PL/SQL并没有提供诸如JUnit之类易用的单元测试工具。现在有一些开源工具可以使用。使用utPLSQL(http://utplsql.sourceforge.net/)工具进行单元测试,或DBUnit进行二次开发,满足不同应用的需要。
7. 使用代码值而不使用代码名称
影响:可维护性
症状:我们看下面的代码:
方法1:
V_sex:=’1’; -- 男
方法2:
CONST_MALE CONSTANT VARCHAR2(1) := '1'; -- 定义常量 男
V_sex:=CONST_MALE;
为什么是最差:
从例子中可以看出,同样是使用性别,方法1是直接使用代码值,方法2是使用常量,看上去似乎方法2要比方法1麻烦一些,但方法2比方法1更为直观,代码的可读性也更好,代码的阅读者不需要关注“1”代表什么含义。
当其他项目男性性别定义修改为“2”时,采用方法1编码的程序需要仔细查找每一段代码,容易产生错误,而采用方法2编码的程序只修改常量定义即可。
解决之道:
将常量定义放入到公共的代码包中,供其他程序共享,所有涉及到代码值的比较、引用等都必须使用常量名,而不能直接书写代码值。对于一些复杂的代码值间的关系可以进一步封装,以函数的方式提供调用。
8. 不对PL/SQL对象进行配置管理
影响:可维护性
症状:PL/SQL对象(package、package body、trigger、procedure、type、type body、函数等)的代码没有使用配置管理工具进行维护和更新。
为什么是最差:
因为Oracle内部结构的差异,对象的管理具有一定的难度,尤其是在并行开发的情况下。
对象职责划分不清,造成多人同时修改一个对象,在编译时,如果后来者没有获取最新的代码,会造成前一个开发人员修改的代码被覆盖
Oracle对象不能追溯既往,数据库中只能保存最新
解决之道:
规范开发过程,以配置管理工具上的PL/SQL代码为最新。
使用第三方插件减少同步工作量,如PL/SQL Developer下的VCS版本控制插件。
9. IF … ELSE …的坏味道
影响:可维护性
症状:大量使用IF … ELSE
为什么是最差:
大量存在IF/ELSE,造成代码逻辑混乱、不易修改。无论是PL/SQL还是其他编程语言,这种代码都已经飘着“bad smell”了。
解决之道:
使用Oracle数据库的继承特性,通过type实现对象的继承,利用策略模式封装差异,对外提供统一的调用接口
将频繁使用的IF/ELSE代码重构为单独的过程或函数,供其他代码复用
10. 在非自治事务中控制事务
影响:数据一致性
症状:
在PL/SQL非自治事务代码中控制事务,例如:
PROCEDURE 过程A(错误代码 out varchar2,错误信息 out varchar2) IS
BEGIN
...
SAVEPOINT A;
UPDATE T_A SET COL1 = 10;
COMMIT;
DELETE FROM T_A WHERE COL1 = 20;
ROLLBACK TO A;
...
EXCEPTION
WHEN OTHERS THEN
...
END;
为什么是最差:
这种行为是我认为最差实践中危害最大的一种。随处可见的事务控制代码会造成数据不一致,引发的问题难于跟踪和调试。
解决之道:
由调用者决定何时提交或回滚事务。
对于需要特殊事务管理的过程如记载日志,使用自治事务。
11. 不使用绑定变量
影响:性能
症状:直接使用值而不使用绑定变量进行查询。尤其是在拼写sql的程序中,这种情况更突出。
为什么是最差:
这是一个常见问题,当代码中大量充斥固定的代码值时,数据库引擎每次都需要重新解析,不能使用既有的执行计划。
解决之道:对于这种经常执行的语句,使用绑定变量而非实际参数值执行。
12. 慎用ROWNUM=1 影响:可维护性、数据一致性
症状:在读取数据时,有时只需要取一行,这时WHERE条件中就会用到ROWNUM=1。
为什么是最差:
之所以将这个实践评成最差,是因为笔者在实际工作中曾经遇到过这类问题,跟踪和调试都很困难。ROWNUM本身的处理顺序是在ORDER BY 之前,所以当ROWNUM=1时产生的结果很可能是随机的。
解决之道:了解要查询数据的含义,使用其他条件限制结果集。
13. 灵活的动态SQL
影响:可维护性、性能
症状:EXECUTE IMMEDIATE ‘SELECT A FROM TAB1’ INTO v_a;
为什么是最差:
动态SQL失去了编译期检查能力,将发生问题的可能性推迟到运行期。动态SQL也不利于优化,因为只有在运行期才能得到完整的SQL语句。
解决之道:尽量避免使用动态SQL,对于易变的业务逻辑可以抽取到中间层实现。
14. 对ROWID进行访问
影响:数据一致性
症状:使用ROWID作为数据更新、删除的WHERE条件
为什么是最差:
ROWID属于Oracle底层存储结构,会随着数据的迁移、导入、导出发生变化,而业务逻辑则不应依赖底层存储结构。
解决之道:使用主键进行数据操作。
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