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使用 SQL Server 2005中的 CLR 集成

  • 阅览次数:
  • 文章来源: cp整理
  • 原文作者: 不详
  • 整理日期: 2007-04-03
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四、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。

假定以下简单的数据库架构跟踪可以生产的产品列表。

表 1: t_products
列名 类型 是否为空 说明

PID

int

非空

产品主键 ID

Pname

nvarchar(256)

空

产品名称

InventoryCost

int

非空

存储该产品的每时段成本

StartupCost

int

非空

建立生产线来生产该产品的成本

下表存储了每周每个产品的需求预测信息。

表 2: t_SalesForecast
列名 类型 是否为空 说明

PID

Int

非空

产品 ID

WeekDate

smalldatetime

非空

需求预测周

DemandQty

int

非空

特定产品和特定周的需求预测

给定一组产品,它们的库存和启动成本以及未来需求预测,我们创建了接受如下输入参数的存储过程:1)制订生产进度表的日期,2)按进度表生产所需要的周数。

存储过程返回带有下表中的架构的行集。

表 3:存储过程架构
列名 类型 说明

Product

nvarchar(256)

产品名称

Period

datetime

进度周

Quantity

int

在指定周内制造的产品的数量

 

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