sql存储函数仅用于计算，不可执行dml或调用副作用操作；应避免在where/join中滥用，正确标注确定性级别，并将复杂逻辑拆解或物化。
SQL 存储函数本身不支持直接修改数据库状态（如 INSERT、UPDATE、DELETE），也不能调用含副作用的存储过程，这是它和存储过程最根本的区别。想靠函数“顺便”更新数据或提升性能，往往事与愿违——用错场景反而拖慢查询。
明确函数适用边界：只做计算，不碰数据
存储函数设计初衷是封装可复用的标量逻辑，比如格式化日期、计算折扣率、拼接姓名等。一旦在函数体内写入 DML 语句，多数数据库（如 MySQL）会报错；即便 PostgreSQL 允许带 volatile 属性的函数执行 DML，也会导致查询计划失效、无法内联、统计信息失真等问题。
- ✅ 正确做法：把价格打 95 折 → RETURN price * 0.95;
- ❌ 错误做法：在函数里记录某次调用日志 → 触发 INSERT，破坏函数纯度
- ⚠️ 替代方案：需写日志或更新状态，改用存储过程 + 应用层显式调用
避免在 WHERE 或 JOIN 条件中调用复杂函数
如果 WHERE 子句写成 WHERE UPPER(name) = 'JOHN'，数据库通常无法使用 name 字段上的普通索引（除非支持函数索引且已创建）。每次扫描都要对每行执行一次函数，数据量大时开销陡增。
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- 优先让函数作用于常量侧：改为 WHERE name = LOWER('JOHN')（假设数据存小写）
- 确需函数匹配时，建函数索引（MySQL 8.0+、PostgreSQL、Oracle 均支持）：CREATE INDEX idx_name_upper ON users (UPPER(name));
- JOIN 中慎用：如 ON f1.calc_hash(u.id) = f2.get_hash(o.user_id)，很可能迫使全表扫描 + 哈希计算，不如提前物化哈希值到字段
用确定性（DETERMINISTIC）标记提升优化器信心
MySQL 要求函数声明是否 deterministic；PostgreSQL 用 STABLE / IMMUTABLE。正确标注能让优化器做更多推断：比如将函数调用上提、合并重复调用、甚至预计算。
- 返回值只依赖输入参数，且不读数据库 → 标 IMMUTABLE（如 date_part('year', t)）
- 不修改数据、但可能因当前事务状态返回不同结果（如 CURRENT_TIMESTAMP）→ 标 STABLE
- 读取表数据或调用随机函数 → 只能标 VOLATILE，优化器基本放弃优化
- 未标注或标错 → 优化器按最保守策略处理，性能打折
复杂逻辑别硬塞进函数：拆解 + 物化更高效
一个函数里嵌套 5 层子查询、多次 CASE、跨表关联？这已超出函数职责。执行时每次调用都重新解析、编译、执行完整逻辑，无法复用执行计划，还容易阻塞并发。
- 把高频中间结果存为视图或物化视图（PostgreSQL 可用 REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY）
- 将多步骤业务规则拆成多个小函数，各自专注单一转换，便于测试和组合
- 考虑用 CTE 替代嵌套函数调用，让优化器看到整体结构，更好选择连接顺序和索引
- 极端情况（如实时风控评分），函数只是入口，核心计算移至应用层或专用引擎（如 Flink、Redis 模块）
函数不是万能胶，而是精准螺丝刀。用对位置，省力又可靠；拧错地方，不仅打滑，还可能崩刃。
