begin
len1 := length(p_string);
v_string := replace(p_string, ' ', ' ');
len2 := length(v_string);
while (len2 < len1)
loop
len1 := len2;
v_string := replace(v_string, ' ', ' ');
len2 := length(v_string);
end loop;
return v_string;
end;
/
SQL> select squeeze1('azeryt hgfrdt r')
2 from dual
3 /
azeryt hgfrdt r
Elapsed: 00:00:00.00
SQL> select squeeze2('azeryt hgfrdt r')
2 from dual
3 /
azeryt hgfrdt r
Elapsed: 00:00:00.01
SQL> select squeeze3('azeryt hgfrdt r')
2 from dual
3 /
azeryt hgfrdt r
Elapsed: 00:00:00.00
那么，如果每天要调用该空格替换cāo作几千次呢？我们构造一个接近现实负载的环境，下面的
代码将建立一个用于测试的表并填入随机数据，已检测上面三个函数是否有xìng能差异：
create table squeezable(random_text varchar2(50))
/
declare
i binary_integer;
j binary_integer;
k binary_integer;
v_string varchar2(50);
begin
for i in 1 .. 10000
loop
j := dbms_random.value(1, 100);
v_string := dbms_random.string('U', 50);
while (j < length(v_string))
loop
k := dbms_random.value(1, 3);
v_string := substr(substr(v_string, 1, j) || rpad(' ', k)
|| substr(v_string, j + 1), 1, 50);
j := dbms_random.value(1, 100);
end loop;
insert into squeezable
values(v_string);
end loop;
上面的脚本在测试表中建立了10 000条记录（决定SQL 语句要执行多少次时，这是数字比较适
中）。要执行该测试，运行下列语句：
我运行这个测试时，关闭了所有头信息（headers）和屏幕的显示。禁止输出可确保结果反映的
是替换空格算法所花费的时间，而不是显示结果所花费的时间。这些语句会执行多次，以确保
不受缓存（caching）的影响。
表2-2显示了在测试机上的运行结果。
表2-2：处理10 000条记录中空格所花的时间
commit;
end;
/
select squeeze_func(random_text)
from squeezable;
函数机制时间
squeeze1
用PL/SQL 循环处理字符0.86 秒
尽管都在1秒内完成了10 000次调用，但squeeze2的速度是squeeze1的1.8 倍，而squeeze3
则是它的2.2 倍。为什么呢？原因很简单，因为SQL 函数比PL/SQL“离核心更近”。当函数只偶
尔执行一次时，xìng能差异微乎其微，但在批处理程序或高负载的OLTP 服务器中xìng能差异就非
常明显。
总结：代码喜欢SQL内核——离核心越近，它就运行得越快。
只做必须做的
Doing
Only
What
Is
Required
开发者使用count(*)往往只是为了测试“是否存在”。这通常是由以下的需求说明引起的：
如果存在满足某条件的记录
那么处理这些记录
用代码直接实现就是：
当然，在90% 的情况下，count(*) 是完全不必要的，正如上面的例子。要对多项记录进行cāo
作，直接做即可，不必用count(*)。即使一个cāo作对任何记录都没有影响，也没有关系，不用
count(*)没有什么不好。而且，即使要对未知的记录进行复杂处理，也能通过第一个cāo作就确定
并返回受影响的记录——要么通过特殊的API （例如PHP 中的mysql_affected_rows()），要么
采用系统变量（Transact-SQL 中为@@ROWCOUNT，PL/SQL 中为SQL%ROWCOUNT），若使
用内嵌式SQL，则使用SQL通讯区（SQL Communication Area，SQLCA）的特殊字段。有时，
squeeze2 Instr() + ltrim()
0.48 秒
squeeze3 循环调用replace() 0.39 秒
select count(*)
into counter
from table_ncom
where <certain_condition>
if (counter > 0) then
可以通过函数访问数据库然后直接返回要处理的记录数，例如JDBC 的executeUpdate()方法。
总之，统计记录数极可能意味着重复全部搜索，因为它对相同数据处理了两次。
此外，如果是为了更新或chā入记录（常使用count检查键是否已经存在），一些数据库系统会提
供专用的语句（例如Oracle 9i 提供MERGE 语句），其执行效率要比使用count高得多。
总结：没必要编程实现那些数据库隐含实现的功能。
SQL
语句反映业务逻辑
SQL Statcomnts Mirror Business Logic
大多数数据库系统都提供监控功能，我们可以借此查看当前正在执行的语句及其执行的次数。
同时，必须对有多少个“业务单元（business units）”正在执行心里有数——例如待处理的订单、
需处理的请求、需结账的客户，或者业务管理者了解的任何事情。我们应检查上述语句活动和
业务活动的数量关系是否合理（并不要求绝对精确）。换言之，如果客户数量一定，那么数据库
初始化活动的数量是否与之相同？如果查询custcomrs 表的次数比同一时间正在处理的客户量
多20 倍，那一定是某个地方出了问题，或许该查询对表中相同记录做了重复（而且多余）的
访问，而不是一次就从表中找出了所需信息。
总结：检查数据库活动，看它是否与当时正进行的业务活动保持合理的一致xìng。
把逻辑放到查询中
Program Logic into Queries
在数据库应用程序中实现过程逻辑（procedural logic）的方法有几种。SQL语句内部可实现某
种程度上的过程逻辑（尽管SQL语句应该说明做什么，而不是怎么做）。即便内嵌式SQL的宿主
语言（host language）非常完善，依然推荐尽量将上述过程逻辑放在SQL语句当中，而不是宿
主语言当中，因为前一种做法效率更高。过程xìng语言（Procedural language）的特点在于拥有
执行迭代（循环）和条件（if ... then ... else 结构）逻辑的能力。SQL不需要循环能力，因为它
本质上是在cāo作集合，SQL只需要执行条件逻辑的能力。
条件逻辑包含两部分——IF和ELSE。要实现IF的效果相当容易——where子句可以胜任，困难
的是实现ELSE 逻辑。例如，要取出一些记录，然
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