Java程序员编程时需要混合面向对象思维和一般命令式编程的方法，能否完美的将两者结合起来完全得依靠编程人员的水准：

技能(任何人都能容易学会命令式编程)

模式(有些人用“模式-模式”,举个例子,模式可以应用到任何地方，而且都可以归为某一类模式)

心境(首先，要写个好的面向对象程序是比命令式程序难的多，你得花费一些功夫)

但当Java程序员写SQL语句时，一切都不一样了。SQL是说明性语言而非面向对象或是命令式编程语言。在SQL中要写个查询语句是很简单的。但在Java里类似的语句却不容易，因为程序员不仅要反复考虑编程范式，而且也要考虑算法的问题。

下面是Java程序员在写SQL时常犯的错误(没有特定的顺序)：

1.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SQL NULL 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 NOT IN anti-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：

这个NULL完整性约束条件是正确的?

NULL是否影响到结果?

2.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:

便利性.这比在Java中编写正确的SQL可能更加的容易.

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.

3. 使用UNION代替UNION ALL

太可耻了，和UNION相比UNION ALL还需要额外的关键字。如果SQL标准已经规定了支持，那么可能会更好点。

UNION(允许重复)

UNION DISTINCT (去除了重复)

移除重复行不仅很少需要(有时甚至是错的)，而且对于带很多行的大数据集合会相当慢，因为两个子select需要排序，而且每个元组也需要和它的子序列元组比较。

注意即使SQL标准规定了INTERSECT ALL和EXCEPT ALL，很少数据库会实现这些没用的集合操作符。

处理方法：

每次你写UNION语句时，考虑实际上是否需要UNION ALL语句。

4.通过JDBC分页技术给大量的结果进行分页操作

大部分的数据库都会支持一些分页命令实现分页效果，譬如LIMIT..OFFSET,TOP..START AT,OFFSET..FETCH语句等。即使没有支持这些语句的数据库，仍有可能对ROWNUM(甲骨文)或者是ROW NUMBER() OVER()过滤(DB2,SQL Server2008等)，这些比在内存中实现分页更快速。在处理大量数据中，效果尤其明显。

纠正：

仅仅使用这些语句，那么一个工具(例如JOOQ)就可以模拟这些语句的操作。

5.在java内存中加入数据

从SQL的初期开始，当在SQL中使用JOIN语句时，一些开发者仍旧有不安的感觉。这是源自对加入JOIN后会变慢的固有恐惧。假如基于成本的优化选择去实现嵌套循环，在创建一张连接表源前，可能加载所有的表在数据库内存中，这可能是真的。但是这事发生的概率太低了。通过合适的预测，约束和索引，合并连接和哈希连接的操作都是相当的快。这完全是是关于正确元数据(在这里我不能够引用Tom Kyte的太多)。而且，可能仍然有不少的Java开发人员加载两张表通过分开查询到一个映射中，并且在某种程度上把他们加到了内存当中。

纠正：

假如你在各个步骤中有从各种表的查询操作，好好想想是否可以表达你的查询操作在单条语句中。

6.在一个临时的笛卡尔积集合中使用 DISTINCT 或 UNION 消除重复项

通过复杂的连接，人们可能会对SQL语句中扮演关键角色的所有关系失去概念。特别的，如果这涉及到多列外键关系的话，很有可能会忘记在JOIN .. ON子句中增加相关的判断。这会导致重复的记录，但或许只是在特殊的情况下。有些开发者因此可能选择DISTINCT来消除这些重复记录。从三个方面来说这是错误的：

它(也许)解决了表面症状但并没有解决问题。它也有可能无法解决极端情况下的症状。

对具有很多列的庞大的结果集合来说它很慢。DISTINCT要执行ORDER BY操作来消除重复。

对庞大的笛卡尔积集合来说它很慢，还是需要加载很多的数据到内存中。

解决方法:

根据经验，如果你获得了不需要的重复记录，还是检查你的JOIN判断吧。可能在某个地方有一个很难觉察的笛卡尔积集合。

7. 不使用MERGE语句

这并不是一个过失，但是可能是缺少知识或者对于强悍的MERGE语句信心不足。一些数据库理解其它形式的更新插入(UPSERT)语句， 如 MYSQL的重复主键更新语句，但是MERGE在数据库中确是很强大，很重要，以至于大肆扩展SQL标准，例如SQL SERVER。

解决之道:

如果你使用像联合INSERT和UPDATE或者联合SELECT .. FOR UPDATE然后在INSERT或UPDATE等更新插入时，请三思。你完全可以使用一个更简单的MERGE语句来远离冒险竞争条件。

8. 使用聚合函数代替窗口函数(window functions)

在介绍窗口函数之前，在SQL中聚合数据意味着使用GROUP BY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PARTITION BY语句，这个工具对于显示报告太TM好了。

使用窗口函数：

使SQL更易读(但在子查询中没有GROUP BY语句专业)

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GROUP BY语句时，请再三考虑是否可以使用窗口函数完成。

9. 使用内存间接排序

SQL的ORDER BY语句支持很多类型的表达式，包括CASE语句，对于间接排序十分有用。你可能重来不会在Java内存中排序数据，因为你会想：

SQL排序很慢

SQL排序办不到

处理方法:

如果你在内存中排序任何SQL数据，请再三考虑，是否不能在数据库中排序。这对于数据库分页数据十分有用。

10. 一条一条的插入大量纪录

JDBC ”懂“批处理(batch),你应该不会忘了它。不要使用INSERT语句来一条一条的出入成千上万的记录，(因为)每次都会创建一个新的PreparedStatement对象。如果你的所有记录都插入到同一个表时，那么就创建一个带有一条SQL语句以及附带很多值集合的插入批处理语句。你可能需要在达到一定量的插入记录后才提交来保证UNDO日志瘦小，这依赖于你的数据库和数据库设置。

处理方法：

总是使用批处理插入大量数据。

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