业务逻辑写在数据库还是自身应用程序？

Question

SQL应该负责怎么样的CURD，分组、排序、可能根据业务逻辑只是选择性查个别字段、使用SQL函数等等让不让数据库做？还是自己用编程语言（比如java、c++）写的应用程序里处理数据？

实例：统计2015-03-22 ~ 2015-03-24期间全国每个城市/省份每天的访问ip量。
假设查询涉及的表的数据量为S。考虑以下三种方式。
做法一：
在一个以天为步进单位长度来遍历2015-03-22 ~ 2015-03-24日期范围以及全国每个城市的循环里，执行countIp(visitDay, cityCode)统计某个城市或省份某天的ip量。核心SQL：

SELECT COUNT(DISTINCT user_ip) FROM pv_access  WHERE visit_date_time BETWEEN {某天最早时间点} AND {某天最晚时间点} AND city_code = {某个城市的编码}

SELECT COUNT(DISTINCT user_ip) FROM pv_access  WHERE visit_date_time BETWEEN {某天最早时间点} AND {某天最晚时间点} AND city_code LIKE {模糊匹配某个省的所有城市}

做法二：通过以下SQL获取数据，然后在应用程序中做分组统计。

SELECT visit_date_time, city_code, user_ip  FROM pv_access  WHERE visit_date_time BETWEEN '2015-03-22 00:00:00' AND '2015-03-24 23:59:59' AND city_code in ({所有城市的编码})

如果没有统计省份的需求，有第三种做法，直接执行SQL按【天+城市】分组统计：

SELECT DATE_FORMAT(visit_date_time,"%Y-%m-%d") as day, city_code, ipCount FROM pv_access  WHERE visit_date_time BETWEEN '2015-03-22 00:00:00' AND '2015-03-24 23:59:59' AND city_code in ({所有城市的编码}) GROUP BY DATE_FORMAT(visit_date_time,"%Y-%m-%d"), city_code;

我自己的分析：

1. 涉及循环n次访问数据库，每次取一个分组的统计结果，时间复杂度为(nS)。优点应该是易于维护。
2. 数据库负责简单的查出记录集，不负责统计，一次性取出统计所需的所有数据，然后让应用程序做分组统计等处理。但是这样不就增加了传输量吗？因为可能我们需要的最终结果只是一个统计值（比如这个例子），但为了将统计工作转移到应用程序，就必须传输更多的数据。传输量为（S）。

3. 一条SQL语句获取最终结果则只需一次请求，时间复杂度为(S)。但压力大部分会转移到数据库？

   如果涉及分组统计，而分组不是互斥的（上面的例子【天+地区】分组不是互斥，既有城市又有省份），那么应该无法使用直接用SQL实现分组统计得到最终结果，是吧？这个时候只能通过自身应用程序实现分组统计？

我想我上面的问题的本质问题是：
两个可互相通讯并对外提供服务的程序各自应该负担什么工作，业务逻辑放在哪，放多少？
希望各位有经验有见解的童鞋给我指点迷津。

Answer 1

个人观点，简单的放在数据库，复杂的放在程序里。

先说约束，即什么合法什么不合法，比如「账户余额必须是数字」和「账户余额不能小于零」这种简单约束就比较适合放在数据库，因为这是一个不太可能去修改的底线，数据库中所有的数据都必须满足这个条件。
再比如「每天只允许注册 100 个用户」这种约束就比较适合放在程序里，因为不满足这个约束也不会对数据造成破坏，且这个约束很可能在未来修改。

然后是查询，应该尽量在数据库中通过更多的查询条件淘汰掉不符合要求的数据，合适地选择查询条件会让数据库更有效率地利用索引。数据库有很多措施来保证当数据达到一个很大的量的时候依然可以快速地查询，但是如果把数据查到应用里再进行筛选，数据的量可能超出设计时的预期。

分组也应当尽量在数据库进行，这样会减少传输的数据的量，而且数据库只需扫描一次就可以得到所有分组的结果（按照你的做法一，数据库很可能要扫描多次，因为数据库不知道你的几个查询之间的联系）。

Answer 2

这不是业务逻辑，而是数据库最基本的功能。
一般说业务逻辑放在数据库是指用存储过程等方法把业务特定的逻辑放在数据库中。我个人不赞同这种方式。
另外省份是可以，也应该用第三种方式统计的。你需要的是一张城市代码和省份对应关系的字典表。

Answer 3

首先我们需要分清楚数据和状态。

状态是对数据的抽象。
数据多半不能直接被用户看到（比如你不能直接返回一个timestamp给用户），而状态则更贴近业务；
数据需要是原子的（数据库第一、二范式），而状态一般涉及一条以上的数据；
数据稳定性高，状态变数多：需求变化了，不应该去操作全量数据，而是修改状态控制；
数据适合放在有持久化的地方，而状态根据数据动态算出，适合放在内存中（当然，系统大到出现集群的概念以后，状态也可能需要持久化）。

读

大部分时候，我们需要的都不是裸数据，而是根据数据获得的状态。由数据转化为状态的逻辑总得放在一个端，要么是数据库，要么是后端，在非常少见的情形里，是前端/客户端。

读操作的逻辑放在哪里不那么非黑即白，需要根据具体业务分析。

写

对数据本身的约束可以放在数据库中：

• unique

• unsigned

• primary

对状态的约束一般在控制在数据的写操作前：

• “每天只允许注册 100 个用户”这个需求就创建了“是否今天注册了超过100个用户”的状态

如果对状态的约束全需要放在业务逻辑里，业务逻辑写在哪里呢？
不得不说，业务逻辑使用存储过程/触发器实现有很多很多缺点：

• 存储过程/触发器异常处理很麻烦，程序流程处理复杂了不说，也难以对异常情形生成友好的错误提示

• 存储过程/触发器难以断点调试

• 存储过程/触发器基于关系型数据库，做更加复杂（树状结构等）/ 更加简单（连循环计算都需要一个临时表）的逻辑都有很大损耗

• 存储过程/触发器杂糅了逻辑在数据库中，业务变大以后难以合理分层

• 存储过程/触发器使用描述性语言，相对难以优化

因此，几乎没有人把对状态的写操作的相关业务逻辑写在存储过程/触发器里。

Answer 4

尽量不要这样做，作死，简单逻辑能不影响以后的维护，放也就放了，如果是复杂的，后期要调整或者出了bug，你会哭的