前言

你可能看到Java程序員每周的工作是編碼開發(fā)一個可伸縮的Web應(yīng)用程序，或創(chuàng)建一個動態(tài)的網(wǎng)站，或者開發(fā)高效的電子商務(wù)產(chǎn)品頁面，也可能是開發(fā)一個Android應(yīng)用程序等等。但是，即使他們致力于不同的項目，卻往往都有一個共同點，那就是編程！

他們的職業(yè)要求長時間的工作來積累更多的編程知識。Java程序員還需要了解項目的需求、設(shè)計和開發(fā)一個屬于自己的原型項目。為了使自己始終跟隨行業(yè)變換的腳步，他們還必須具備其他語言的基礎(chǔ)知識，比如HTML、SQL等等。

Java程序員的職業(yè)生涯并不是一帆風(fēng)順的，他們必須嘗試每一次的挑戰(zhàn)，即使是最好的程序員，有時在編程的過程中也難免會犯一些不可避免的錯誤。舉個例子，在編寫SQL語句時，有些錯誤卻是絕對可以避免的。在這里，小編就為各位程序員列舉一些常見的SQL錯誤。

SELECT TOP 3 common_mistakes FROM SQLProgrammingMistakes;

上述查詢的結(jié)果如下：

1.不使用批量更新

在編寫SQL語句時，Java程序員最常見和最大的一個錯誤就是忘記批處理。在表中編寫成千上萬的INSERT語句這確實不是一個好主意，程序員應(yīng)該使用單個的SQL語言來創(chuàng)建一個綁定不同的參數(shù)的批處理INSERT語句。執(zhí)行批處理的速度將比單個執(zhí)行快得多。

我們來看看以下一個例子：

String [] queries = {
"INSERT INTO Employee { Eno, Ename, Ecode, EDept} values ('1', 'Allen', 'abc', 'Sales')",
"INSERT INTO Employee { Eno, Ename, Ecode, EDept} values ('2', 'Max', '102', 'Marketing')",
"INSERT INTO Employee { Eno, Ename, Ecode, EDept} values ('3', 'Ward', 'xyz', 'Sales')",
"INSERT INTO Employee { Eno, Ename, Ecode, EDept} values ('4', 'Sam', '55', 'Marketing')",
};
Connection connection = new getConnection();
Statement statement = connection.createStatement();
for (String query : queries ) {
statement.execute(query);
}
statement.close();
connection.close();

這是一個糟糕的代碼，在數(shù)據(jù)庫中每一行INSERT語句都需要單獨來執(zhí)行。發(fā)送一批INSERT語句到數(shù)據(jù)庫中一氣呵成：

import java.sql.Connection;
import java.sql.Statement;
//…
Connection connection = new getConnection();
Statement statement = connection.createStatement();
For (Employee employee: employees){
String query = "INSERT INTO Employee (Eno, Ename, Ecode, Edept) values (' " + Employee. getEno() + "', '" + Employee.getEname() +"', '"
+ Employee.getEcode() + "', '" + Employee.getEdept() + "')";
statement.addBatch(query);
}
statement. executeBatch();
statement.close();
connection.close();

插入大型數(shù)據(jù)集時，批處理是非常重要的。為了顯著提升性能，程序員應(yīng)該盡量在批處理模式下運行一條語句。執(zhí)行批量插入的另外一種方法是使用PreparedStatement對象。然而批處理不僅僅只是局限于INSERT語句，你還可以利用它來執(zhí)行更新、刪除和聲明等操作。

2.DBMS引擎未優(yōu)化查詢

并不是所有的Java程序員都了解SQL。在SQL查詢中可以用很多種方式來得到相同的結(jié)果，但是程序員應(yīng)該始終遵循最快的響應(yīng)最佳的方式。

例如一個Java程序員被要求從Employee表中檢索所有名字以'A'打頭的員工，通常他們喜歡使用LEFT函數(shù)返回雇員名字的第一個字符：

SELECT Ename FROM Employee WHERE LEFT (Ename,1) = ‘A';

但是這是不正確的。在上面的查詢中，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)將掃描整個表來找到所需的信息。不使用索引，因此會花費大量的時間在執(zhí)行查詢上。相反，程序員應(yīng)該使用查詢檢索結(jié)果:

SELECT Ename FROM Employee WHERE Ename LIKE ‘A%';

上述查詢將利用指數(shù)快速有效地檢索數(shù)據(jù)。所以在一般情況下，如果該DBMS引擎可以采取一個索引，程序員應(yīng)盡可能使用可優(yōu)化搜索的詞來加快查詢的執(zhí)行。

3.不正確的謂詞運算順序

很多Java程序員認為查詢通常的處理順序是如下：FROM，WHERE，GROUP BY，HAVING，SELECT。上述順序列除了用于執(zhí)行查詢的邏輯順序。從邏輯上講，F(xiàn)ROM子句首先處理，定義了源數(shù)據(jù)表中的檢索數(shù)據(jù)；接下來就是WHERE，隨后就是GROUP BY等等。然在在物理上來說，查詢處理是不同的。謂詞的評估順序通常是由各種規(guī)則和數(shù)據(jù)庫版本來改變的。

例如下面的Employee表：

　在給定的上表中，要檢索所有銷售部門員工的雇員代碼大于100的。通常在這種情況下程序員將以下面的方式查詢表：

SELECT Eno, Ecode AS Employee_No,Employee_Code
FROM Employee
WHERE Edept LIKE 'M%'
AND CAST (Ecode AS INT) > 100;

然而，上面的查詢結(jié)果錯誤：

“Conversion failed when converting the varchar value ‘a(chǎn)bc' to data type int”

　　查詢失敗的原因正是前面所指出的，沒有規(guī)定執(zhí)行謂詞的順序。在這種情況下，第二謂詞求值首先導(dǎo)致轉(zhuǎn)換錯誤。

　　相反使用CASE表達式，這里將保證只有合法的數(shù)值將被轉(zhuǎn)換為int類型：

SELECT Eno, Ecode AS Employee_No,Employee_Code
FROM Employee
WHERE Edept LIKE 'M%'
AND CASE WHEN Ecode NOT LIKE '%[^0-9]%'
THEN CAST (Ecode AS INT)
END>100;

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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