저장 프로시저가 최신 데이터베이스의 인라인 SQL보다 여전히 더 빠릅니까?

최신 RDBMS의 인라인 문보다 저장 프로시저가 여전히 더 효율적인가요?

역사적으로 저장 프로시저는 여러 요인으로 인해 인라인 문보다 빠른 것으로 간주되었습니다. 사전 구문 분석된 SQL 및 네트워크 대기 시간 감소 등이 있습니다. 그러나 최신 데이터베이스에서는 이러한 이점이 약해졌습니다.

사전 구문 분석된 SQL: 여전히 유익하지만 최신 CPU에서는 성능 향상이 덜 눈에 띕니다. 그러나 반복성이 높은 SQL 문의 경우 구문 분석 오버헤드가 누적될 수 있습니다.

사전 생성된 쿼리 실행 계획: 최신 최적화 프로그램은 개별 SQL 문에 대한 쿼리 계획을 캐시하여 저장 프로시저 간의 성능 차이를 크게 줄입니다. 그리고 임시 SQL. 최적화 경로 계획은 계획 생성 속도를 크게 높일 수도 있습니다.

네트워크 대기 시간 감소: 빠른 이더넷 속도로 인해 특히 작은 SQL 문의 경우 저장 프로시저의 대기 시간 이점이 덜 중요해졌습니다.

캐시 이점: 데이터가 이미 DBMS 및 서버 측에 캐시되어 있는 경우 저장 프로시저를 사용하면 성능이 향상될 수 있습니다. 변환이 수행됩니다. 그러나 DBMS 데이터에 대한 공유 메모리 액세스가 없는 애플리케이션의 경우 저장 프로시저가 여전히 우위를 점합니다.

매개변수화된/준비된 SQL: 매개변수화된 SQL은 저장 프로시저와 임시 SQL을 혼합한 것입니다. 쿼리 값에 대한 매개변수를 사용하고 최적화 프로그램이 쿼리 실행 계획을 캐시할 수 있도록 하여 저장 프로시저와 유사한 성능 이점을 제공합니다.

Ad Hoc SQL: 최신 DBMS는 임시 SQL을 매개변수화된 SQL로 "추상"할 수 있습니다. 버전으로 저장 프로시저와 성능 격차를 해소합니다. 정교한 최적화 프로그램을 사용하면 임시 SQL 성능이 평균 사용 사례의 저장 프로시저 성능과 비교할 수 있는 경우가 많습니다.

결론:

대부분의 경우 저장 프로시저는 성능만을 위해 사용됩니다. 이유는 조기 최적화일 가능성이 높습니다. 단순하거나 중간 정도의 SQL 워크로드의 경우 매개변수화된 SQL 또는 임시 SQL이 비슷한 성능을 제공할 수 있습니다. 저장 프로시저는 다음과 같은 특정 시나리오에서 여전히 유용할 수 있습니다.

• 반복적이고 계산 집약적인 SQL 문
• 네트워크 트래픽을 줄이기 위해 절차 코드를 DBMS로 이동
• 최적화 힌트가 필요한 복잡한 SQL

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