- 优点
- 代码复用性高
- 存储过程是一组预编译的 SQL 语句，可以被重复调用。例如，在一个大型的企业级应用中，有多个模块需要查询员工信息，包括基本信息、薪资信息、考勤信息等。如果将这些查询操作编写成存储过程，如
GetEmployeeBasicInfo、GetEmployeeSalaryInfo、GetEmployeeAttendanceInfo，那么不同的模块（如人力资源管理模块、财务管理模块等）都可以直接调用这些存储过程，而无需重新编写相同的 SQL 查询语句。这大大提高了代码的复用性，减少了代码冗余。
- 性能优化
- 存储过程在第一次执行时会被编译并存储在数据库服务器的缓存中。当再次被调用时，数据库管理系统（DBMS）可以直接从缓存中获取编译后的执行计划，避免了重复编译 SQL 语句的开销。以一个复杂的报表查询存储过程为例，该存储过程涉及多个表的连接、筛选和聚合操作。第一次执行可能需要一定的时间来编译和执行，但后续调用时，由于执行计划已经缓存，执行速度会显著提高。
- 增强数据安全性
- 可以通过对存储过程的权限进行精细控制来限制用户对数据库的访问。例如，只允许用户通过特定的存储过程来更新或删除数据，而不直接授予用户对表的写权限。这样可以防止用户执行恶意的 SQL 语句，如删除整个表的数据。假设一个用户角色只需要查看员工的基本信息，通过创建一个存储过程
ViewEmployeeBasicInfo并只授予该用户角色对这个存储过程的执行权限，就可以确保用户无法直接访问或修改员工表中的敏感信息，如薪资字段。
- 提高可维护性
- 存储过程将业务逻辑封装在数据库端，使得应用程序代码和数据库操作相对分离。当业务逻辑发生变化时，例如企业调整了薪资计算规则，只需要修改存储过程中的相关 SQL 语句，而不需要在整个应用程序的各个地方（如多个不同编程语言编写的模块）去修改 SQL 查询代码。这使得数据库维护更加方便，尤其是在大型项目中，有助于提高系统的可维护性和可扩展性。
- 减少网络流量
- 存储过程是在数据库服务器端执行的。应用程序只需要传递存储过程的名称和参数，而不是完整的 SQL 查询语句。对于复杂的多表查询或数据更新操作，这可以大大减少网络传输的数据量。例如，一个需要连接多个表进行数据查询的操作，如果在应用程序端发送完整的 SQL 语句，可能会比较长；而通过调用存储过程，只需发送存储过程名称和少量参数，从而降低了网络负载，提高了系统性能。
- 缺点
- 调试困难
- 存储过程的调试相对复杂，尤其是在复杂的业务逻辑和多层嵌套的 SQL 语句情况下。与在集成开发环境（IDE）中调试应用程序代码不同，存储过程的调试工具可能不够直观和强大。例如，在 SQL Server Management Studio 中调试存储过程时，可能会受到数据库环境、权限等因素的限制，很难像调试编程语言（如 Java 或 Python）的代码那样方便地设置断点、查看变量值和执行流程。
- 移植性差
- 存储过程是特定于数据库管理系统的。不同的数据库（如 SQL Server、Oracle、MySQL）对存储过程的语法、功能和特性支持有所不同。如果企业需要将应用程序从 SQL Server 迁移到 Oracle，存储过程中的大量代码可能需要重写。例如，SQL Server 存储过程中使用的一些系统函数和存储过程特定的语法结构（如 T - SQL 中的
BEGIN TRY...END TRY和BEGIN CATCH...END CATCH异常处理结构）在其他数据库中可能没有直接对应的部分，这会增加系统移植的难度和成本。
- 增加数据库服务器负载
- 存储过程的过度使用可能会导致数据库服务器的负载增加。因为存储过程是在服务器端执行的，如果大量的业务逻辑都封装在存储过程中，并且这些存储过程被频繁调用，可能会消耗服务器的大量资源，如 CPU 时间、内存等。例如，一个高并发的 Web 应用，如果每个用户请求都触发复杂的存储过程来处理数据，可能会使数据库服务器不堪重负，尤其是在服务器硬件资源有限的情况下。
- 版本控制复杂
- 存储过程的版本控制不像应用程序代码那样容易。在软件开发中，可以使用版本控制系统（如 Git）来管理代码的不同版本和变更历史。对于存储过程，虽然可以通过一些数据库管理工具来备份和恢复，但很难像代码仓库那样方便地跟踪每个版本的变化细节、比较不同版本之间的差异以及进行回滚操作。当多个开发人员或管理员对存储过程进行修改时，很容易出现版本冲突或难以追踪修改历史的问题。
