Курсор SQL: 23 шага к эффективному написанию запросов без сложностей
Есть такой особый тип боли, который знают все, кто хоть раз писал нечто сложнее простого SELECT. Ты открываешь SQL Server Management Studio или Oracle SQL Developer, смотришь на задачу «обработать по очереди миллион строк» и думаешь: «Ну всё, нужен курсор sql, ща сделаю красиво». А потом запрос крутится, база задыхается, продакшн шепчет последнее «прощайте», а ты вглядываешься в код и пытаешься понять, где именно ты повернул не туда. Иногда в этот момент хочется вообще уйти в выращивание помидоров, но платёжка за сервер как-то возвращает к реальности.
Я к курсорам отношусь примерно как к антибиотикам: полезно, иногда жизненно необходимо, но пить их «на всякий случай» — плохая идея. При этом реальность такая, что ms sql курсор, курсор t sql, курсоры sql oracle и прекрасный курсор pl sql всё равно остаются в арсенале. И если уж ими пользоваться, то хотя бы без мазохизма. Поэтому я собрал условные «23 шага», но не в стиле чек-листа, а как нормальный разбор: когда курсор уместен, когда это преступление против производительности, и как вообще жить, если ты ещё и всё это хочешь автоматизировать через Make.com и нейросети.
Шаг 1: перестать любить курсоры по умолчанию
Самая частая ошибка новичков (и не только) — мысль «мне нужно пройтись по строкам, значит нужен курсор sql». Логика человеческая, но для баз данных слегка токсичная. SQL задуман как язык работы с наборами, а не с отдельными строками, и каждый раз, когда вы превращаете набор в цикл «строка за строкой», внутри штора оптимизатора немного опускается. То же самое касается и sql server курсор: технически он есть, он умеет много всего, но каждая лишняя итерация — это дополнительная нагрузка, контекстные переключения, блокировки и вот это всё веселье.
Если вы когда-то видели ms sql курсоры пример из старых книжек, там обычно демонстрации духа «выберите все строки в курсор, а потом циклом обновите каждую». Это хороший пример, как делать не надо в 80% случаев. В большинстве задач ту же логику можно описать одним UPDATE или MERGE по таблицам, без цикла. А если очень хочется цикла — часто есть ms sql цикл без курсора, через WHILE с временными таблицами или номерами строк, и он уже проще для оптимизатора. Так что первый шаг к «эффективному написанию запросов без сложностей» — признать: курсор — это крайняя мера, а не первая мысль.
Шаг 2: понять, где курсор действительно уместен
Тем не менее, есть ситуации, где курсор t sql или курсоры sql oracle — это уже не зло, а инструмент, без которого будешь придумывать велосипед. Например, когда логика обработки по-настоящему поэтапная: результат обработки одной строки влияет на то, как ты обрабатываешь следующую, и это нельзя собрать простым оконным выражением или подзапросом. Или когда ты работаешь с внешними системами из самой базы, дергаешь API, логируешь странные кейсы, и это всё завязано на последовательный обход.
То же самое с курсор pl sql. В Oracle очень любят работать с bulk-операциями, коллекциями, FORALL, но иногда всё равно приходится доставать курсор, особенно если нужно сделать гибрид: внутри курсора обработать пачку, а потом уже отправить результат дальше. Есть ещё отдельная тема — pl sql динамический запрос в курсоре. Тут начинается уже магия «я внутри курсора собираю текст запроса, потом открываю другой курсор», и если вы сейчас почувствовали лёгкое головокружение — вы не одни. Это мощный подход, но его точно не стоит использовать, пока вы не уверены, что все мои предыдущие абзацы вам кажутся слишком простыми.
Шаг 3: курсор курсу рознь
В SQL Server курсоры тоже бывают очень разными. Есть STATIC, есть FAST_FORWARD, есть KEYSET, есть INSENSITIVE, и каждый тип ведёт себя по-своему: кто-то берет снимок данных, кто-то обновляется по мере изменений. Если вы берёте «по умолчанию» и даже не заглядывали в документацию — велика вероятность, что вы платите по максимуму и за то, чем не пользуетесь. То же самое и в Oracle: курсоры явные, неявные, REF CURSOR, strong, weak — целый зоопарк.
Нормальная взрослая практика звучит скучно, но работает: чётко понимать, какие свойства вам нужны. Нужна ли прокрутка назад, нужно ли обновление записей через курсор, важно ли видеть новые строки, появившиеся после открытия. Если вы просто обходите результат, то в SQL Server чаще всего вам нужен FAST_FORWARD — и всё. А когда вы начинаете городить «гибкие», «универсальные» курсоры, они выходят дорогими как кастомная кухонная мебель, которую потом жалко выбрасывать, хоть она и не влезает никуда.
Шаги 4-7: переписать логику на нормальный SQL, если оно вообще возможно
Перед тем как писать курсор sql, всегда полезно задать себе один неприятный вопрос: а могу ли я это сделать обычным запросом, без цикла. Тут помогает несколько простых приёмов. Первое — заменять последовательную обработку на UPDATE или INSERT SELECT с нужными условиями. Второе — использовать оконные функции: ROW_NUMBER, LAG, LEAD, SUM OVER и прочих друзей. Третье — разбивать сложные запросы на временные таблицы или CTE, чтобы не устраивать «подзапрос в подзапросе» и вернуть себе человеческую логику.
Там, где раньше писали «сначала выберем всех пользователей, потом для каждого посчитаем сумму заказов, потом фильтруем» сейчас в нормальной базе это собирается одним SELECT с JOIN-ами и оконной функцией. Даже ms sql цикл без курсора часто превращается в серию SQL-выражений, соединённых через временные таблицы, и производительность улетает в разы. Особенно если вы дружите с индексами: там, где курсор будет ковыряться по строкам, план выполнения оптимизирует доступ к данным и спокойно обходит таблицу за один проход.
Шаг 8: структура запроса важнее «магических» флажков
Курсор — это уже последствия, а главная экономия начинается в структуре самого запроса. Подготовленные запросы, параметризация, нормальная фильтрация, отсутствие бесконечных подзапросов, которые никто не понимает — это тот скучный фундамент, из-за которого ваша база потом не превращается в печь для денег. Когда вы внимательно смотрите на WHERE, избавляетесь от лишних функций на индексируемых полях и не заставляете базу каждый раз пересканировать весь каталог, выигрывает всё: и скорость, и нервы, и электричество.
Индексирование здесь играет ключевую роль. Нет смысла спорить о том, «быстрее ли ms sql курсор или pl sql процедура», если у вас на таблице в 10 миллионов строк нет ни одного нормального индекса. План выполнения запроса честно показывает ваши грехи: где таблица сканируется целиком, где недостаёт статистики, где оптимизатор выбрал ужасный путь, потому что ему никто не дал ни малейшего шанса. И тут начинается настоящее взросление: вы перестаёте спасаться курсорами «для контроля» и начинаете строить запросы, которые сами по себе работают адекватно.
Шаги 9-11: мониторить, профилировать, не верить ощущениям
Очень частая история: разработчик говорит «ну этот курсор работает нормально, там же всего пара тысяч строк», а потом смотрим на мониторинг — и видим, что «пара тысяч» запускается 500 раз в день, под нагрузкой от отчётов, резервных копий и ещё полусотни процессов. В итоге запрос, который в тестовой базе работал 0.1 секунды, в проде начинает жевать по 30 секунд, блокируя половину таблицы. А дальше всё привычно: жалобы, нервы, «почему оно тормозит, я же ничего не менял».
Инструменты профилирования и анализа планов выполнения в MS SQL и Oracle как раз для этого и существуют. В SQL Server это Profiler, Extended Events, Execution Plans; в Oracle — AWR, ASH, autotrace и прочие радости жизни. Надо хотя бы иногда туда заглядывать, а не делать выводы «на глаз». Курсор t sql, который казался невинным, после такого просмотра может оказаться чемпионом по нагрузке, просто потому что он гоняет по сети тонны данных или держит блокировки чуть дольше, чем вам хотелось бы.
Шаги 12-14: N+1, кэширование и другие тихие убийцы
Если вы ещё не сталкивались с проблемой N+1 запросов, считайте, вам повезло. Это тот случай, когда из-за «удобного» кода вы сначала выбираете 1 набор строк, а потом для каждой строки делаете ещё 1 запрос. В итоге у вас вместо одного нормального JOIN-а появляется 1001 обращение к базе. Курсовая обработка в таком стиле превращается в настоящий кошмар: каждый шаг курсора делает новый запрос, причём не всегда оптимизированный. Да, иногда это действительно нужно, но чаще всего достаточно один раз вытянуть все нужные данные с JOIN-ами и не мучить сервер.
Кэширование тоже недооценённый герой. Если у вас есть сложный запрос, который тратит секунды на выполнение, но результат меняется раз в час — грех не положить его в кэш. Это может быть отдельная таблица, материализованное представление, либо кэширование уже на уровне приложения или того же Make.com. База не обязана каждый раз пересчитывать то, что вы могли бы хранить где-нибудь поблизости. Особенно если у вас уже крутится целый зоопарк автоматизаций, отчётов и ботов, которые дергают одни и те же данные по кругу.
Шаги 15-17: как SQL и курсоры вплетаются в автоматизации Make.com
Теперь к приятному. Когда вы наигрались с курсорами в чистом SQL и понимаете их сильные и слабые стороны, становится логичным следующий шаг — вытащить эту логику наружу и соединить с другими системами. Платформа Make.com как раз про это: собрать сценарий, который будет периодически лезть в вашу базу, выполнять запросы, забирать данные, обрабатывать их, слать уведомления, создавать документы, да хоть публиковать посты в соцсетях на автомате. И тут умение писать вменяемый SQL без лишних курсоров — буквально вопрос выживания для вашей инфраструктуры.
Вместо того чтобы внутри базы городить гигантский курсор, который поочередно ходит в Telegram API, в CRM и ещё в пару сервисов, вы можете сделать аккуратный набор запросов, а саму «пошаговую» логику вытащить в Make. Базе оставляем то, что она умеет лучше всего — наборные операции, агрегации, фильтры, а платформе автоматизации — оркестрацию шагов. Вот тут уже цикл «строка за строкой» или «запись за записью» нормально живёт: Make обрабатывает пачки данных, использует таймеры, параллелит запросы, поднимает роботов и не сжигает базу дотла.
Если вы хотите погрузиться в эту сторону — автоматизации с Make и нейросетями, разбор живых сценариев, рабочих кейсов и разных извращений уровня «бот пишет отчёт вместо сотрудника» — можете подписаться на наш Telegram-канал. Там я уже не стесняюсь показывать, как вся эта SQL-магия дружит с реальными задачами бизнеса, а не живёт в вакууме теории.
Шаги 18-20: когда курсор всё-таки нужен, но не внутри базы
Интересная мысль, до которой не все доходят: курсор не обязан быть именно SQL-курсорoм. Можно переложить итерацию на уровень Make.com. Например, вы делаете один запрос к базе, забираете массив записей, а дальше через платформу уже крутите их по одному: отправляете письма, формируете PDF, создаёте задачи в CRM, пишете в Telegram бота. В этом смысле Make выполняет роль внешнего курсора, только без того, чтобы держать блокировки в базе и страдать от неудачных планов выполнения.
При этом вы всё равно используете весь арсенал оптимизации SQL: индексы, грамотные условия, отсутствие лишних подзапросов. В итоге база выдаёт вам пачку в 500-1000 строк, а дальше за работу берётся сценарий Make, который может и параллелить, и логировать, и повторно запускать упавшие операции. Для таких задач у нас как раз есть обучение по make.com — если вы хотите не просто «тыкать модули», а строить вменяемые, устойчивые автоматизации, которые не падают от первого же сбоя.
Шаги 21-23: нейросети, SQL и нормальная взрослая лень
Сейчас особенно интересно становится на стыке SQL и нейросетей. Вариантов куча. Можно, например, генерировать черновики запросов из описания задачи на русском, а потом уже руками доводить до ума. Можно заставить модель подсказывать, как переписать курсор sql в set-based запрос, показывать альтернативы для ms sql курсор или курсор pl sql. Можно даже подключить нейросетевой слой, который будет анализировать планы выполнения, находить очевидные грабли и подсказывать, куда тыкнуть индекс.
И всё это отлично сочетается с автоматизациями. Представьте сценарий в Make: он берет новые данные из базы, запускает нейросеть, та пишет текст статьи или отчёта, потом Make публикует это на сайте или в Дзене, заводит задачи, шлёт уведомления в Telegram. То, что раньше делали руками по ручному чек-листу, превращается в один сценарий, который крутится каждые пару часов и не ноет, что устал. Для таких историй у нас есть готовые наборы сценариев — блюпринты по make.com, которые можно взять, развернуть и подстроить под свой бизнес без недель ковыряния в настройках.
Автоматизация вокруг SQL: пара живых картинок
Чтобы это не звучало как абстрактные декларации, давайте на секунду посмотрим на пару типичных сценариев. Первый — классика: у вас есть база с контентом, например, описания товаров или статьи для блога. Вы делаете один оптимизированный запрос без курсоров, вытаскиваете пачку новых записей, дальше Make через модуль HTTP дергает нейросеть, дописывает текст, форматирует его, добавляет картинки и публикует на сайте. Примерно как на скрине «создание страницы сайта на автомате» — запрос, трансформация, публикация, всё в одной цепочке.
Второй сценарий — Telegram бот, который сидит на вашем SQL и работает как интерфейс к данным. Пользователь пишет «покажи отчёт за вчера», бот через Make отправляет запрос в базу, забирает результат, красиво оформляет, а иногда ещё и интерпретирует через нейросеть. При этом внутри базы у вас всё так же: один нормальный запрос, индексы, никакого курсора, который по очереди формирует текст ответа. Весь «цикл» вынесен наружу, а база занимается тем, для чего создана — эффективной выборкой данных.
Зачем всё это бизнесу, который просто хотел «чтоб работало»
Если отбросить технические детали, вся история с курсорами, оптимизацией SQL и автоматизациями вокруг этого сводится к одной банальной, но важной вещи: либо вы управляете сложностью, либо сложность управляет вами. Курсоры сами по себе не зло, но это лакмус того, как вы мыслите. Если каждая задача превращается в цикл по строкам — значит, вы тащите в SQL мышление из императивных языков, и база в какой-то момент отомстит. Если вы сначала ищете наборное решение, а курсор используете точечно — у вас есть шанс построить систему, которая не будет рушиться от небольшого роста нагрузки.
А дальше к этому добавляется ещё один уровень — Make, нейросети, интеграции, боты, отчёты, телефония, соцсети. Там, где раньше сидел отдельный человек и руками выкачивал отчёты, рассылал письма и правил тексты, теперь вполне может крутиться сценарий: SQL запрос, обработка, публикация, запись в лог. И да, тут уже нужна нормальная архитектура, а не «как-нибудь соединим». Тут и появляются курсы по автоматизации, разборы кейсов, обучение по make.com — чтобы вы не превращали свою инфраструктуру в набор скриптов «на соплях», а строили её так, чтобы можно было не стыдно показать коллегам.
Хотите научиться автоматизации рабочих процессов с помощью сервиса make.com и нейросетей? Подпишитесь на наш Telegram-канал — там и про SQL, и про курсоры, и про реальную автоматизацию, где база не страдает, а работает на вас.
FAQ по курсорам SQL, автоматизации и Make.com
Нужно ли вообще учить курсоры, если все говорят, что это зло?
Нужно. Курсор sql — это обычный инструмент, он сам по себе не плохой и не хороший. Важно понимать, когда он действительно нужен: сложная пошаговая логика, завязанная на последовательность операций, либо интеграции изнутри базы. Умение работать с курсорами помогает ещё и затем, чтобы уметь их избегать, когда это возможно.
Что быстрее: курсор t sql или обычный запрос с JOIN-ами?
В 8-9 случаях из 10 set-based запрос (JOIN, UPDATE, INSERT SELECT) будет быстрее и устойчивее. Курсор t sql добавляет накладные расходы на итерации, контекстные переключения и блокировки. Он уместен, когда логику нельзя выразить одним запросом или серией запросов. Поэтому сначала стоит искать наборное решение, а уже потом думать о курсоре.
Чем отличается ms sql курсор от курсор pl sql в Oracle?
И в SQL Server, и в Oracle курсоры выполняют одну идею — поочередный обход результата запроса. Но реализация разная: у Oracle сильный акцент на явные курсоры в pl/sql, bulk-операции, FOR и FORALL, а в MS SQL больше типы курсоров (STATIC, FAST_FORWARD и т.п.) и интеграция с T-SQL процедурной логикой. Суть одна, синтаксис и оптимизации отличаются.
Можно ли обойтись без курсора, если мне нужно «сделать по очереди» для каждой строки?
Чаще всего да. Очень много задач «по очереди» решаются через оконные функции, группировки, подзапросы и временные таблицы. В MS SQL есть даже подходы в стиле ms sql цикл без курсора — когда вы эмулируете последовательность обработки через WHILE, но всё равно работаете пачками. Главное — сначала попробовать сформулировать задачу как операцию над набором.
Как связаны курсоры и автоматизации в Make.com?
Вместо того, чтобы городить курсор sql, который внутри базы по очереди ходит к внешним сервисам, вы можете сделать один или несколько оптимизированных запросов, а «итерацию» вынести в Make.com. Платформа получает набор строк и уже сама по очереди обрабатывает записи: шлёт письма, сообщения в Telegram, создаёт документы. Это разгружает базу и упрощает логику.
Можно ли использовать динамический SQL в курсоре pl sql безопасно?
Можно, но аккуратно. pl sql динамический запрос в курсоре удобен, когда структура запроса меняется в зависимости от параметров. Главное — параметризовать значения, не собирать текст запроса простым конкатенированием пользовательского ввода и следить за правами. И, конечно, осознавать, что динамика сильно усложняет отладку и сопровождение.
С чего начать, если я хочу прокачать SQL и сразу применять это в автоматизациях?
Начните с базовой оптимизации запросов: структура, индексы, планы выполнения. Параллельно можно разбираться с Make.com: подключать свою базу, строить простые сценарии «запрос — обработка — запись результата». Если нужен структурированный путь и живые примеры, посмотрите наше обучение по make.com и подборку блюпринтов. Там как раз мостик между SQL, автоматизацией и нормальной рабочей рулиной, которую не жалко отдавать роботам.