多个查询VS存储过程

Question

我有一个申请 每小时大约20000个数据操作 DATA-OPERATION总共有30个参数（对于所有10个查询）。有些是文本，有些是数字。一些文本参数长达10000个字符。

每个数据操作都会执行以下操作：

• 单个DATA-OPERATION，在数据库中插入/更新多个表（大约10个）。
• 对于每次DATA-OPERATION，我都会接一个连接，
• 然后我在DATA-OPERATION中为每个查询使用新的prepared-statement。
• 每次执行查询时都会关闭Prepared-statement。
• 连接将重复用于所有10个预备语句。
• DATA-OPERATION完成后关闭连接。

现在执行此数据操作，

• 10个查询，10个准备语句（创建，执行，关闭），1个n / w调用。
• 1个连接（打开，关闭）。

我个人认为，如果我从10个以上的查询创建一个存储过程，那将是更好的选择。

如果是SP，DATA-OPERATION将具有：

• 1个连接，1个可调用语句，1个/ w命中。

我建议了这个，但我被告知

• 这可能比SQL查询更耗时。
• 它将在DB服务器上增加额外负载。

我仍然认为SP是更好的选择。请让我知道您的意见。

基准测试是一种选择。将不得不搜索任何有助于此的工具。 也可以任何人建议已经有这种问题的基准。

Answer 1

任何建议都部分取决于执行查询的脚本所在的位置。如果执行查询的脚本与MySQL实例位于同一服务器上，那么您将看不到那么大的差别，但与1个存储过程相比，执行200k查询仍然会有很小的开销。

我的建议是将其作为存储过程。您可能需要几个程序。

1. 一个程序，它结合了您按操作执行的10个语句 进入1电话
2. 可以使用CURSOR迭代参数表以进入过程1的过程

您的流程将是

1. 使用参数填充表格，该参数将通过程序2
提供给程序1
2. 执行程序2

这将产生性能优势，因为无需连接MySQL服务器20000 * 10次。虽然每个请求的开销可能很小，但毫秒加起来。即使每个请求的保存时间为0.1毫秒，也可以节省20秒。

另一种选择可能是通过调整10个查询从上述数据库表中提取数据来修改您的请求，以便一次执行所有20k数据操作（如果可行）。所有这一切的关键是将参数加载到单个批量插入中，然后在过程中使用MySQL服务器上的语句来处理它们，而无需进一步往返。