SQL Server 中用While循环替代游标Cursor的解决方案

在编写SQL批处理或存储过程代码的过程中，经常会碰到有些业务逻辑的处理，需要对满足条件的数据记录逐行进行处理，这个时候，大家首先想到的方案大部分是用“游标”进行处理。

　　举个例子，在订单管理系统中，客服需要对订单日期为2012-09-01的销售订单进行某个批量操作，比如批量发货操作，后台业务逻辑处理时，需要对满足条件的订单记录进行逐行处理。

　　我首先是采用“游标”编写的业务逻辑存储过程，SQL代码可以如下：

游标
DECLARE @ORDERID    VARCHAR(30)

--    声明局部游标：从订单数据表获取订单日期为2012-09-01，订单类型为Sales的订单编号
DECLARE CURSOR_ORDER CURSOR LOCAL FOR
    SELECT ORDERID FROM ORDERHD H WHERE ORDERDATE = '2012-09-01' AND H.ORDERTYPE = 'Sales'

--    打开游标
OPEN CURSOR_ORDER
FETCH NEXT FROM CURSOR_ORDER INTO @ORDERID
WHILE @@FETCH_STATUS = 0
BEGIN

    /*
    此处编写对当前行数据的业务逻辑处理代码
    */

    --    得到下一条记录
    FETCH NEXT FROM CURSOR_ORDER INTO @ORDERID
END

--    关闭游标
CLOSE CURSOR_ORDER
--    释放游标
DEALLOCATE CURSOR_ORDER

功能是实现了，但是客服在实际使用过程中，经常反馈批量操作效率太慢，需要等待较长时间才能完成操作。经过测试发现，速度慢在游标逐行处理过程中，当需要处理的记录数较大，而且游标处理位于数据库事务内时，速度非常慢。

　　那么，有什么方法可以解决这个处理速度慢的问题吗？

　　经不断的尝试，终于找到一个方法，那就是用WHILE循环来进行逐行数据处理。首先将需要处理的数据记录获取到一个临时表(此临时表包括2个重要字段：REFID - 记录行号，DealFlg：行处理标识，用1/0标识行是否已处理)，然后WHILE循环对临时表进行逐行处理，SQL代码如下：

While 循环
DECLARE   @REFID        INT
        , @ORDERID        VARCHAR(30)

--    获取待处理的数据记录到临时表
--    字段说明：REFID：记录行号 / DealFlg：行处理标识
SELECT  REFID = IDENTITY(INT , 1, 1), DealFlg = 0, ORDERID
INTO #Temp_Lists
FROM ORDERHD
WHERE ORDERDATE = '2012-09-01' AND H.ORDERTYPE = 'Sales'

--    获取临时表数据的最小行号
SELECT @REFID = MIN(REFID) FROM #Temp_Lists WHERE DealFlg = 0

--    若最小行号不为空（有需要处理的数据）
WHILE @REFID IS NOT NULL
BEGIN

    --    获取当前处理行的信息
    SELECT @ORDERID = ORDERID FROM  #Temp_Lists WHERE REFID = @REFID

    /*
    此处编写对当前行数据的业务逻辑处理代码
    */

    --    标识当前行已处理完毕
    UPDATE #Temp_Lists SET DealFlg = 1 WHERE REFID = @REFID

    --    选择下一行号
    SELECT @REFID = MIN(REFID) FROM #Temp_Lists WHERE DealFlg = 0 AND REFID > @REFID

END

经过这样对原存储过程进行修正后，批量操作速度得到显著提升。

　　有兴趣的朋友，可以尝试使用这个方法替代游标，对比2种方案的处理效率。

在编写SQL批处理或存储过程代码的过程中，经常会碰到有些业务逻辑的处理，需要对满足条件的数据记录逐行进行处理，这个时候，大家首先想到的方案大部分是用“游标”进行处理。

　　举个例子，在订单管理系统中，客服需要对订单日期为2012-09-01的销售订单进行某个批量操作，比如批量发货操作，后台业务逻辑处理时，需要对满足条件的订单记录进行逐行处理。

　　我首先是采用“游标”编写的业务逻辑存储过程，SQL代码可以如下：

 1 DECLARE @ORDERID    VARCHAR(30)
 2
 3 --    声明局部游标：从订单数据表获取订单日期为2012-09-01，订单类型为Sales的订单编号
 4 DECLARE CURSOR_ORDER CURSOR LOCAL FOR
 5     SELECT ORDERID FROM ORDERHD H WHERE ORDERDATE = '2012-09-01' AND H.ORDERTYPE = 'Sales'
 6
 7 --    打开游标
 8 OPEN CURSOR_ORDER
 9 FETCH NEXT FROM CURSOR_ORDER INTO @ORDERID
10 WHILE @@FETCH_STATUS = 0
11 BEGIN
12
13     /*
14     此处编写对当前行数据的业务逻辑处理代码
15     */
16
17     --    得到下一条记录
18     FETCH NEXT FROM CURSOR_ORDER INTO @ORDERID
19 END
20
21 --    关闭游标
22 CLOSE CURSOR_ORDER
23 --    释放游标
24 DEALLOCATE CURSOR_ORDER

　　功能是实现了，但是客服在实际使用过程中，经常反馈批量操作效率太慢，需要等待较长时间才能完成操作。经过测试发现，速度慢在游标逐行处理过程中，当需要处理的记录数较大，而且游标处理位于数据库事务内时，速度非常慢。

　　那么，有什么方法可以解决这个处理速度慢的问题吗？

　　经不断的尝试，终于找到一个方法，那就是用WHILE循环来进行逐行数据处理。首先将需要处理的数据记录获取到一个临时表(此临时表包括2个重要字段：REFID - 记录行号，DealFlg：行处理标识，用1/0标识行是否已处理)，然后WHILE循环对临时表进行逐行处理，SQL代码如下：

 1 DECLARE   @REFID        INT
 2         , @ORDERID        VARCHAR(30)
 3
 4 --    获取待处理的数据记录到临时表
 5 --    字段说明：REFID：记录行号 / DealFlg：行处理标识
 6 SELECT  REFID = IDENTITY(INT , 1, 1), DealFlg = 0, ORDERID
 7 INTO #Temp_Lists
 8 FROM ORDERHD
 9 WHERE ORDERDATE = '2012-09-01' AND H.ORDERTYPE = 'Sales'
10
11 --    获取临时表数据的最小行号
12 SELECT @REFID = MIN(REFID) FROM #Temp_Lists WHERE DealFlg = 0
13
14 --    若最小行号不为空（有需要处理的数据）
15 WHILE @REFID IS NOT NULL
16 BEGIN
17
18     --    获取当前处理行的信息
19     SELECT @ORDERID = ORDERID FROM  #Temp_Lists WHERE REFID = @REFID
20
21     /*
22     此处编写对当前行数据的业务逻辑处理代码
23     */
24
25     --    标识当前行已处理完毕
26     UPDATE #Temp_Lists SET DealFlg = 1 WHERE REFID = @REFID
27
28     --    选择下一行号
29     SELECT @REFID = MIN(REFID) FROM #Temp_Lists WHERE DealFlg = 0 AND REFID > @REFID
30
31 END

改写方法2

declare @msg varchar(1000)
declare @refuseno varchar(30)
while 1=1
begin
    select top 1 @refuseno = refuseno from #user_data
    if @@rowcount = 0 break
    /*
    业务处理代码
    */
    if @@error <> 0
    begin
        set @msg = '业务单转失败' + @refuseno
        rollback
        raiserror(@msg,16,1)
        return
    end
    delete from #user_data where refuseno = @refuseno
end 

drop table #user_data 

　　

经过这样对原存储过程进行修正后，批量操作速度得到显著提升。

　　有兴趣的朋友，可以尝试使用这个方法替代游标，对比2种方案的处理效率。