आप इसे सौंपने के लिए तालिका मूल्यवान पैरामीटर का उपयोग कर सकते हैं। अनुप्रयोग परत कुछ इस तरह दिखाई देगी
सी#
var tvp = new DataTable();
tvp.Columns.Add("Id", typeof(int));
foreach(var id in RecIdsToDelete)
tvp.Rows.Add(new {id});
var connection = new SqlConnection("your connection string");
var delete = new SqlCommand("your stored procedure name", connection)
{
CommandType = CommandType.StoredProcedure
};
delete
.Parameters
.AddWithValue("@ids", tvp)
.SqlDbType = SqlDbType.Structured;
delete.ExecuteNonQuery();
एसक्यूएल
IF NOT EXISTS(SELECT * FROM sys.table_types WHERE name = 'IDList')
BEGIN
CREATE TYPE IDList AS TABLE(ID INTEGER)
END
CREATE PROCEDURE School.GroupStudentDelete
(
@IDS IDLIST READONLY
)
AS
SET NOCOUNT ON;
BEGIN TRY
BEGIN TRANSACTION
DECLARE @Results TABLE(id INTEGER)
DELETE
FROM TblName
WHERE Id IN (SELECT ID FROM @IDS)
COMMIT TRANSACTION
END TRY
BEGIN CATCH
PRINT ERROR_MESSAGE();
ROLLBACK TRANSACTION
THROW; -- Rethrow exception
END CATCH
GO
स्ट्रिंग्स के निर्माण पर इस दृष्टिकोण के कई फायदे हैं
- आप एप्लिकेशन परत में प्रश्न बनाने से बचते हैं, चिंताओं का एक पृथक्करण बनाते हैं
- आप निष्पादन योजनाओं का अधिक आसानी से परीक्षण कर सकते हैं और प्रश्नों को अनुकूलित कर सकते हैं
- आप SQL इंजेक्शन हमलों के प्रति कम संवेदनशील हैं, क्योंकि आपका दिया गया दृष्टिकोण IN क्लॉज बनाने के लिए एक पैरामैटरीकृत क्वेरी का उपयोग करने में सक्षम नहीं होगा
- कोड अधिक पठनीय और उदाहरणात्मक है
- आप अत्यधिक लंबे तार नहीं बनाते हैं
प्रदर्शन
बड़े डेटासेट पर टीवीपी के प्रदर्शन के बारे में कुछ विचार हैं।
क्योंकि टीवीपी चर हैं, वे आंकड़े संकलित नहीं करते हैं। इसका मतलब है कि क्वेरी ऑप्टिमाइज़र कभी-कभी निष्पादन योजना को विफल कर सकता है। अगर ऐसा होता है तो कुछ विकल्प हैं:
- सेट
OPTION (RECOMPILE)
किसी भी टीवीपी विवरण पर जहां अनुक्रमण एक मुद्दा है - TVP को स्थानीय टेंपरेचर में लिखें और वहां इंडेक्सिंग सेट करें
यहां टीवीपी पर एक बेहतरीन लेख दिया गया है प्रदर्शन के विचारों पर एक अच्छे खंड के साथ, और कब क्या उम्मीद की जाए।
इसलिए यदि आप स्ट्रिंग पैरामीटर्स पर सीमाएं मारने के बारे में चिंतित हैं, तो टेबल वैल्यू पैरामीटर जाने का रास्ता हो सकता है। लेकिन अंत में, आप जिस डेटा सेट के साथ काम कर रहे हैं, उसके बारे में अधिक जाने बिना कहना मुश्किल है।