SQL Server 2005中的CLR(2)

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       这一节咱们来说说ClR的性能，我们不能只使用它而不去考虑到低 为什么要使用它或是在什么时候应该使用它，像我之前写的函数得到一个字符的长度的方法就没有太大必要了，但如果是像拆分字符这样的方法应该就有必要了，比如c#里的Split ()方法，在Sql里就没有这样的函数这个时候 我们就可以使用Clr来完成了，

其实实现 的方法是跟上一节SQL Server 2005中的CLR(1) 里的没有任何分别只是把函数的代码换成下面的代码就可以了

 

代码

using System;
using System.Data;
using System.Data.SqlClient;
using System.Data.SqlTypes;
using Microsoft.SqlServer.Server;

public partial class UserDefinedFunctions
{
    //表示注册为Sql中的函数
    [Microsoft.SqlServer.Server.SqlFunction]
    public static string sqlSplit(string str, int x)
    {
        // 返回字符串的长度
        return str.Split(',')[x].ToString ().Trim();
    }
};

 

   这里是简单的实现，大家可以根据自己的需要来实现

  说到他的性能我们先来和T-SQl语言比较一下吧

  1.编程模型

  T-Sql 

       过程代码内部嵌入查询语言

            意思就是说，在T-Sql里我们一般是把查询语句写在存储过程里的，这样的效率很高，因为它是直接访问数据库，但是如果出现不同数据库间的移植就很不方便了

  CLR

　　　intp-proc ado.net数据访问（这里要导航一个using System.Data.SqlClient;）

         注：  相比T-Sql肯定是在执行效率上有些不足了，因为它毕竟是经过一层的封装的，而最后还是通过Ado来执行T-SQl语句，但也不是完全没有用武之地

        容易在各层之间移动代码和利用现有技术

         注：   如果 我们各层之间的业务需要转换或是移植时就会很方便了，我们只要把业务层的代码部署到数据库，或是把数据的Clr程序调用到业务层，但这是在早期数据库版本中所不能实现 的，如果是在2000的话我们可能要把大理的存储过程改写，或是把大理的业务层代码改成存储过程

    2.性能

    T-Sql 

          数据访问方面性能好

          适合编写数据访问密集的代码 

    CLR   

          过程代码，计算，统计

          用CLR编写计算，统计和逻辑密集的代码

 

   注：T-Sql是直接和数据库打交道的当然从数据访问性能上讲CLR是无法与之相比的，但是有些复杂的逻辑，或是计算，统计之类的T-Sql代码就显示的很辍了，

这个时候 我们就应该使用CLR来实现了.因为CLR是代码托管的方法来实现 的，所以他里面有很多c#的类库，实现一些逻辑就会很方便;

      3.执行流程 

      T-Sql 

          过程代码SQl语句往返，T-SQl具有优势

          有直接的返回结果集的语句，直接返回到客户端像Select

      CLR   

          额外的代码层造成性能低下

          SqlPiple对象将结果发送到客户端

   注：这里就很明显了，T-Sql是直接往返客户端的所以性能要高的多，而CLR有一是托管代码它有一个中间层在效率上显得低下了;

     3.数据导航

 

  

     简单的几个对比相信大家应该会有些了解了，下面看一下CLR与扩展存储过程（xp---Extended Stored Procedure）,大家不要误会这里说的Xp可不是操作系统，是说的扩展存储过程;

 

 

 

   代码位置：数据库与中间层

      通过在数据库中提供丰富的编程模型，CLR 集成提供了将逻辑从其他层移动到数据库层的选择。然而，这显然并不意味着所有或大部分逻辑应该移到数据库中。

将逻辑移到数据库层可以减少网络中的数据流量，但是增加了服务器上宝贵的 CPU 资源的负荷。因此，在应用程序中做出代码放置的决定之前，要慎重权衡。以下注意事项适用于将数据库层作为首选的代码位置：

     • 数据验证：在数据层进行数据验证的逻辑可以更好地将数据和逻辑封装在一起。这样避免了在不同数据接触点（如：后端处理、批量上载和来自中间层的数据更新等）中重复验证逻辑。 
 
      • 减少网络流量：对于需要处理大量的数据而产生很少的数据的数据处理任务（如数据分析应用程序中的需求预测、基于需求预测的生产安排等）来说，将逻辑放在数据库层中是合适的。
 

     注即使在引入 CLR 支持之前，上面的注意事项也是有效的。数据库层中的 CLR 支持意味着编程语言的选择没有妨碍代码位置的正确选择。

示例：生产安排

生产安排是制造企业的常见任务。在高层次上，它包括制订何时生产多少单位数量的产品的计划，以便能够满足需求、最大程度的降低库存成本，同时将生产成本降到最低。有几个算法将需求预测、库存成本和生产线安装成本作为输入，而将制造策略作为输出。

假定将来的需求预测存储在 SQL Server 表中，则此类算法的实现有以下特征：

   1.使用大量的数据作为输入（如需求预测）。
 
   2.产生小结果（如在特定的日期内生产的单位数量）。
 
   3.需要相当多的计算以便从输入中派生输出。
 

      在中间层实现这样的算法是可行的，但是在数据库外移动输入集方面有性能损失。在 T-SQL 中将其实现为存储过程也是可行的，但是因为需要复杂的计算，性能损失就显现出来了。性能特征将随着实际的数据量和算法的复杂性的不同而不同。

为了验证 CLR 集成是否适合于这样的情况，我们举一个特定的生产安排算法的示例 － Wagner-Whitin 算法的动态编程实现。正如所预料的，CLR 集成优于 T-SQL。对于这种情况，使用托管代码还有其他好处。这种算法的实现需要使用大量的一维和多维数组、数据结构，而这些在 T-SQL 中是不可用的。总之，CLR 集成的性能要优于 T-SQL 实现几个数量级。

处理常见数据库编程任务和问题
在高层次上对基于 CLR 的编程与 T-SQL、中间层和扩展存储过程 (XP) 进行了比较。在这一节中，我们将考虑数据库应用程序开发人员经常遇到的一些编程任务和模型，并且讨论如何使用 CLR（以及在一些情况下如何不使用）进行处理。

使用 Framework 库进行数据验证

SQL Server 2005 中的 CLR 集成允许用户利用 .NET Framework 类库提供的丰富功能来解决其数据库编程问题。

常规表达式的使用可以很好地说明 CLR 集成如何增强了验证和过滤功能。在处理数据库中存储的文本数据方面，常规表达式提供的模式匹配功能比通过 T-SQL 查询语言中的 LIKE 运算符可用的模式匹配功能多。考虑以下 C# 代码，它只是 System.Text.RegularExpressions 命名空间中的 RegEx 类的一个简单包装：

 

这些大家可以参考官方网站http://www.microsoft.com/china/msdn/library/data/sqlserver/sqlclrguidance.mspx?mfr=true

因为这上面都 有实例我就不再班门弄斧了，呵呵

 

 

 

 

 

 

                         

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