SQL错误说大不大，说小不小，但是往往有一些java程序员易中招。这些错误虽然说是很自然的，人之常情。但是这些错误犯了一次又一次，那你就要反醒了。

Java程序员的职业生涯并不是一帆风顺的，他们必须尝试每一次的挑战，即使是最好的程序员，有时在编程的过程中也难免会犯一些不可避免的错误。

1.不使用批量更新  　　

在编写SQL语句时，Java程序员最常见和最大的一个错误就是忘记批处理。在表中编写成千上万的INSERT语句这确实不是一个好主意，程序员应该使用单个的SQL语言来创建一个绑定不同的参数的批处理INSERT语句。执行批处理的速度将比单个执行快得多。  　　

我们来看看以下一个例子：

这是一个糟糕的代码，在数据库中每一行INSERT语句都需要单独来执行。发送一批INSERT语句到数据库中一气呵成：

插入大型数据集时，批处理是非常重要的。为了显著提升性能，程序员应该尽量在批处理模式下运行一条语句。执行批量插入的另外一种方法是使用PreparedStatement对象。然而批处理不仅仅只是局限于INSERT语句，你还可以利用它来执行更新、删除和声明等操作。

2.DBMS引擎未优化查询  　　

并不是所有的Java程序员都了解SQL。在SQL查询中可以用很多种方式来得到相同的结果，但是程序员应该始终遵循最快的响应最佳的方式。  　　

例如一个Java程序员被要求从Employee表中检索所有名字以'A'打头的员工，通常他们喜欢使用LEFT函数返回雇员名字的第一个字符：

但是这是不正确的。在上面的查询中，数据库系统将扫描整个表来找到所需的信息。不使用索引，因此会花费大量的时间在执行查询上。相反，程序员应该使用查询检索结果:

上述查询将利用指数快速有效地检索数据。所以在一般情况下，如果该DBMS引擎可以采取一个索引，程序员应尽可能使用可优化搜索的词来加快查询的执行。

3.不正确的谓词运算顺序

很多Java程序员认为查询通常的处理顺序是如下：FROM，WHERE，GROUPBY，HAVING，SELECT。上述顺序列除了用于执行查询的逻辑顺序。从逻辑上讲，FROM子句首先处理，定义了源数据表中的检索数据；接下来就是WHERE，随后就是GROUPBY等等。然在在物理上来说，查询处理是不同的。谓词的评估顺序通常是由各种规则和数据库版本来改变的。  　　

例如下面的Employee表：

在给定的上表中，要检索所有销售部门员工的雇员代码大于100的。通常在这种情况下程序员将以下面的方式查询表：

然而，上面的查询结果错误：

 “Conversionfailedwhenconvertingthevarcharvalue‘abc’todatatypeint”

查询失败的原因正是前面所指出的，没有规定执行谓词的顺序。在这种情况下，第二谓词求值首先导致转换错误。  　　

相反使用CASE表达式，这里将保证只有合法的数值将被转换为int类型：

4.忘掉NULL

Java程序员写SQL时对NULL的误解可能是最大的错误。也许是因为(并非唯一理由)NULL也称作UNKNOWN。如果被称作UNKNOWN，这还好理解些。另一个原因是，当你从数据库拿东西或是绑定变量时，JDBC将SQLNULL和Java中的null对应了起来。这样导致了NULL=NULL(SQL)和null=null(Java)的误解。

对于NULL最大的误解是当NULL被用作行值表达式完整性约束条件时。

另一个误解出现在对于NULL在NOTINanti-joins的应用中。

解决方法：

好好的训练你自己。当你写SQL时要不停得想到NULL的用法：

①这个NULL完整性约束条件是正确的？

②NULL是否影响到结果？

5.在Java内存中处理数据

很少有Java开发者能将SQL理解的很好.偶尔使用的JOIN,还有古怪的UNION,好吧.但是对于窗口函数呢?还有对集合进行分组呢?许多的Java开发者将SQL数据加载到内存中,将这些数据转换成某些相近的集合类型,然后再那些集合上面使用边界循环控制结构(至少在Java8的集合升级以前)执行令人生厌的数学运算.

但是一些SQL数据库支持先进的(而且是SQL标准支持的!)OLAP特性,这一特性表现更好而且写起来也更加方便.一个(并不怎么标准的)例子就是Oracle超棒的MODEL分句.只让数据库来做处理然后只把结果带到Java内存中吧.因为毕竟所有非常聪明的家伙已经对这些昂贵的产品进行了优化.因此实际上,通过将OLAP移到数据库,你将获得一下两项好处:

①便利性.这比在Java中编写正确的SQL可能更加的容易.

②性能表现.数据库应该比你的算法处理起来更加快.而且更加重要的是,你不必再去传递数百万条记录了.

完善的方法:

每次你使用Java实现一个以数据为中心的算法时,问问自己:有没有一种方法可以让数据库代替为我做这种麻烦事.

6.使用聚合函数代替窗口函数(windowfunctions)

在介绍窗口函数之前，在SQL中聚合数据意味着使用GROUPBY语句与聚合函数相映射。在很多情形下都工作得很好，如聚合数据需要浓缩常规数据，那么就在join子查询中使用group查询。

但是在SQL：2003中定义了窗口函数，这个在很多主流数据库都实现了它。窗口函数能够在结果集上聚合数据，但是却没有分组。事实上，每个窗口函数都有自己的、独立的PARTITIONBY语句，这个工具对于显示报告太TM好了。

使用窗口函数：

①使SQL更易读（但在子查询中没有GROUPBY语句专业）

②提升性能，像关系数据库管理系统能够更容易优化窗口函数

解决方法：

当你在子查询中使用GROUPBY语句时，请再三考虑是否可以使用窗口函数完成。