内置的数据无法实现高性能

这里说的“内”， 是指数据库之内。

当数据量变大时，我们常常会感到数据库的性能下降明显，但是，无论怎样优化 SQL(存储过程)都仍然与根据数据量和运算复杂度计算出来的理论性能相差甚远。这主要由如下几方面原因造成：

1. SQL 限制与优化困难

我们已经多次说过，由于关系代数和 SQL 语法的限制，有许多高效的算法无法实施，比如前面说过的遍历复用技术，以及去年谈过的 JOIN 优化方法。使用 SQL 实现这类运算时，只能采用复杂度更高的方法，冗余的数据访问量和计算量非常大，而且也很难利用多 CPU 进行并行计算。

SQL 不提倡分步计算，经常一条语句写出几百行、嵌套很多层。不分步的长语句很难利用某个子句的计算结果，常常带来不必要的重复计算。而且过于复杂的也会给数据库优化引擎造成负担，优化引擎不能很好地理解运算逻辑而设计出最优的执行路径。我们常常发现一条语句的几个子部分执行都很快，结果集也不大，但合起来写到一句 SQL 中就会很慢。

2. 存储过程性能差

对于复杂的多步骤计算，我们常常要编写存储过程才能实现。而和 SQL 相比，存储过程的取数遍历过程要慢得多。同一个表的数据，使用存储过程先 FETCH 出来再做聚合，要比直接用 SQL 聚合的性能慢出几倍到十几倍，本来这两者的运算性能应当是差不多的(计算复杂度与数据访问量都一样)。有些针对明细数据的复杂处理只能把数据一条条取出才能实现时，这个性能就没办法得到保证了。

在存储过程中，为了利用前面计算出来的中间结果，只要涉及集合性数据一般都要使用临时表。而建表写数的动作也是非常慢的，数据库有太多约束性要求，而且常常需要把临时表落地到外存。

3. 直接外部计算不现实

如果我们不采用 SQL，而将数据读出后在库外计算，是否可以提高性能呢？

大多数情况仍然不可以。一方面原因是数据库 IO 性能大都很差，从数据库中取数，要比从文件系统中读数的性能差出一个数据量，经常发生取数时间远远超过计算时间的现象。

而且，有些高效算法会要求有特殊的存储格式，比如需要事先将数据排序存储，从而可以采用分段定位查找或实现有序归并算法，而基于无序集合的 SQL 在理论上就无法支持，必须先排序才能保证取出数据的有序性，结果排序时间会超过计算本身。再比如行存或列存的选择，一般数据库只会采用一种(支持 OLTP 用行存且不压缩，面向 OLAP 用列存并压缩)，但使用行存还是列存需要由计算目标决定，在遍历式计算采用列存较为合适，而使用索引定位查找时则更适合用行存。有时为了性能还可能把同一份数据存储冗余的多份以面向不同用途，而在数据库中很难有这么灵活的处理方式。

解决办法，就是数据外置，具体说就是把数据搬出数据库。使用合理的存储方案再配以适用的算法，对于许多几百上千行的存储过程，经过这样的改造后，性能常常都有几倍的增长。

当然，这又会带来新的问题。主要有三个方面：一是可管理性，在数据库中有统一的数据视图和约束性检查，而外部文件系统则没有这些东西；二是安全性，数据库是个封闭体系，获取数据的接口很单一，总有帐号认证的过程，而文件系统也没有这些东西；三是数据更新能力，数据在不断地变化中，数据库有完整的数据更新功能，文件系统这方面却很弱，一般只能做追加，还很难保证追加过程中的一致性(中途出错时恢复)。

目前阶段这个事还是需要权衡，获得了数据库的方便性就得不到高性能，要数据外置的高性能就要牺牲方便性。不过，随着技术的进步，在文件系统上加强可管理性、安全性以及可更新能力又不牺牲或很少牺牲其性能，还是有可能做到的，数据库的封闭性总要被打破。