在 SQL Server 2014 中引入了本机编译的存储过程这一特性，而在SQL Server 2016 中，我们将能够实现标量用户自定义函数（Scalar UDF）的本机编译（Natively Compilation）。
SQL Sever 会将标准的 T-SQL 语句编译为一种专有的中间语言，并在运行时对此中间语言进行解释。而在本机编译的情况下，存储过程将转换为 C 代码并编译到一个 DLL 中，SQL Server 会在运行时使用这个 DLL 文件。
现在，Scalar UDF 也能够以类似的方式编译为机器代码了。对于简单的操作来说，这一过程会极大地改善它的性能。只要是普通的 Scalar UDF 能够使用的场合，都可以转为使用本机编译的 Scalar UDF。不仅如此，它还能够在本机编译的存储过程中使用，这一点对于代码重用来说是个巨大的胜利，因为在 SQL Server 中，这种方式之前总是被认为意味着糟糕的性能。
与本机编译的存储过程一样，本机编译的 Scalar UDF 也必须被定义为绑定到架构（schema bound）。在存储过程中，WITH SCHEMABINDING 选项表示本机编译是所期望的方式。目前还不清楚这一选项将如何作用于UDF，不过就像你已经看到的一样，它必然代表绑定到架构的函数。或许它能够自动检测到某个绑定到架构的UDF 可否进行本机编译，根据结果不同进行相应的举措。
暂无签名
最新发布
2018 年《DevOps 现状报告》新鲜出炉：行业脉动与团队发展指导一览
2018-09-11
Spotify 是怎样从 Postgres 切换至 Cassandra 的？
2015-08-04
Facebook 在 2015 年的 5 大开源项目
2016-04-18
分布式云行业实践指南（2023）
业内首个分布式云行业实践方法论、工具箱。
美团 Design-DevOps 在 B 端业务的实践
新型 IM 系统建设和呼叫场景优化的探索和实践
喜马拉雅 API 治理实践
评论