超长5300行的存储过程示例：复杂查询与筛选

本文档涉及的是一个复杂的SQL Server储存过程，名为`cskqjl_f`，该过程用于查询特定条件下的员工信息。储存过程接受多个参数，如日期范围（`@dateFR_pdatetime` 和 `@dateTO_pdatetime`）、职位代码 (`@cp_pvarchar`）、部门 (`@dept_pvarchar`）、班级名称 (`@class_name_pvarchar`）、职位 (`@positn_pvarchar`）、薪资类型 (`@salary_type_pvarchar`）以及员工卡号 (`@ftycard_pvarchar`)。 首先，储存过程检查输入的日期参数是否为空，如果有任何为空的情况，会返回错误消息并停止执行。接着，它将所有输入的字符串型参数转换为包含通配符的模式，以支持模糊匹配。例如，`@cp_p = ltrim(rtrim(@cp_p)) + '%'`确保了职位代码搜索时能匹配以指定值开头的任何字符串。 接下来，储存过程定义了多个变量，包括日期类型的`@date_count`, `@dt_indatetime`, `@dt_outdatetime`, 等，这些变量将在查询过程中用于存储临时时间和日期信息。例如，`@scan_dt_in_fixdatetime` 和 `@scan_dt_out_fixdatetime` 似乎用于分段处理数据或时间范围。 在过程主体中，使用`SET`语句初始化变量，并进行预处理，以便在后续的逻辑中使用。然后，它可能包含一个循环或者递归结构，通过`@i`（一个整数变量）来控制迭代次数，以便处理复杂的查询逻辑，比如扫描和比较不同时间段的数据。 `@st` 变量可能是一个状态标志或者一个临时字符串，用于在过程中存储中间结果。这部分代码没有完全展示，但可以推测这个过程可能涉及多步查找、过滤和聚合操作，以根据传入的参数获取满足条件的员工记录。 整个过程设计相当复杂，显示了对SQL查询技巧的深入理解和对性能优化的考虑，特别是对于需要处理大量数据和进行灵活条件筛选的应用场景。这种长篇的储存过程在大型数据库项目中常见，用于处理业务逻辑，提高数据检索效率。然而，过长的储存过程也可能会增加维护的难度，因此在实际编程中，通常建议遵循模块化原则，将复杂逻辑分解为更易管理的小函数或存储过程。