随着信息化时代的发展，大数据逐渐成为互联网的常态，而亿信华辰PetaBase-s作为企业级实时大数据平台，为海量数据的存储和计算提供了有力的支持，通过数据分析，数据的潜在价值。

PetaBase-s的性能远远优于传统的关系数据库，单表亿以上的查询性能是传统关系数据库的几倍甚至几十倍。 但是，在需要以数据为导向进行预处理的场景中，如果不支持存储过程，则缺乏易用性。 此外，用户经常使用存储过程。 如果需要将存储过程迁移到PetaBase-s，则PetaBase-s很难满足该需求。

大部分亿信华辰研发人员经过多年精力充沛的研发，PetaBase-s的新版本终于支持了存储流程，在易用性方面有了很大的提高。 另外，由于PetaBase-s与传统关系数据库的存储过程高度兼容，因此大大减少了存储过程的迁移工作量。

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PetaBase-s存储过程相比传统SQL优势

更快的存储过程是在创建时编译的，以后每次运行存储过程时都不需要重新编译，但一般的SQL语句是在每次运行时编译的，所以使用存储过程可以运行数据库

网络传输开销更少的存储过程直接在数据库服务器上运行，所有数据访问都在数据库服务器内部进行，不需要将数据传输到其他服务器，减少了一定的网络传输。

可以重用可重用的存储过程，从而减少数据库开发人员的工作量。

存储过程的维护比程序更简单。 因为存储过程可以在数据库端实时维护，很难实时更新程序。 APP和数据库的操作是分别独立进行的，相互之间没有限制，易于维护。

PetaBase-s存储过程八大特性

为了方便地实现业务逻辑，使用变量、表达式、控制流语句和迭代来实现业务逻辑。 可以开发管理和控制分布式进程的程序，而不是系统瓶颈。

高级错误处理功能支持使用异常处理程序和条件处理程序进行错误处理。

为了更动态地使用SQL-on-hadoop，可以使用高级表达式、各种内置函数和条件，根据用户设置动态生成SQL、上一个查询的结果、来自文件或非Hadoop数据源的数据等

ETL开发可以更高效地提供函数和语句，使典型的ETL开发更高效。

与传统的python、java和shell脚本相比，使用这种存储过程语言可以提高可读性和可维护性，并面向更广泛的BI分析师和开发人员。

支持多语言的Hadoop扩展了使用RDBMS产品构建的传统数据仓库。 也就是说，需要整合多个系统，包括Hadoop、RDBMS、NoSQL和其他系统。 HPL/SQL允许一个脚本使用多个系统，因此可以充分利用和轻松整合不同类型的工作负载。

它与传统的关系数据库存储过程语法(如Oracle )兼容，并且支持所有广泛使用的过程语言的语法。 不需要从头开始学习新的程序语言，有助于新代码的开发和向Hadoop的现有代码库的迁移。

提供最快的快速开始使用Hadoop的方法，使用现有的技能和现有的代码在Hadoop上执行业务逻辑。

结语：对PetaBase-s来说，支持存储过程具有里程碑意义。 以前的PetaBase-s只在性能方面占有很大的优势，但现在在功能和使用方便性方面也有了很大的提高。 蜕皮的过程很艰难，但蜕皮后的PetaBase-s更完美了。 各位，试试PetaBase-s吧。 脱皮的PetaBase-s希望得到你的支持。