一、为什么选择Spring Boot操作SQL Server？

在金融行业做系统迁移时，我遇到一个典型案例：某银行需要将运行了十年的旧系统从Oracle迁移到SQL Server，同时保留原有的存储过程业务逻辑。使用Spring Boot技术栈后，开发周期缩短了40%，维护成本降低60%。这让我意识到，合理使用Spring操作SQL Server能带来巨大的技术红利。

二、保姆级环境搭建与连接配置

技术栈：Spring Boot 2.7 + SQL Server 2019 + HikariCP连接池

spring:
  datasource:
    driver-class-name: com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
    url: jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=OrderDB;encrypt=true;trustServerCertificate=true;
    username: sa
    password: MyStrong!Pass123
    hikari:
      connection-timeout: 30000 # 重要！避免网络波动导致的连接失败
      maximum-pool-size: 20
      minimum-idle: 5

避坑指南：

  1. 加密验证必须添加trustServerCertificate=true
  2. 连接字符串参数顺序会影响SSL握手
  3. 推荐使用HikariCP而非默认Tomcat连接池

三、存储过程调用的两种姿势

3.1 使用JPA注解方式调用

场景：用户积分更新场景（高频低延迟）

@Entity
@NamedStoredProcedureQueries({
    @NamedStoredProcedureQuery(
        name = "updateUserPoints",
        procedureName = "sp_update_user_points",
        parameters = {
            @StoredProcedureParameter(mode = ParameterMode.IN, name = "userId", type = Long.class),
            @StoredProcedureParameter(mode = ParameterMode.IN, name = "deltaPoints", type = Integer.class)
        })
})
public class UserEntity {
    // 实体类定义...
}

// 调用示例
public interface UserRepository extends JpaRepository<UserEntity, Long> {
    @Procedure(name = "updateUserPoints")
    void updatePoints(@Param("userId") Long userId, 
                     @Param("deltaPoints") Integer deltaPoints);
}
3.2 原生JDBC模板调用

场景：需要处理输出参数的报表生成

@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;

public Map<String, Object> generateMonthlyReport(Long departmentId) {
    return jdbcTemplate.call(conn -> {
        CallableStatement cs = conn.prepareCall("{call sp_gen_monthly_report(?, ?)}");
        cs.setLong(1, departmentId);
        cs.registerOutParameter(2, Types.INTEGER); // 接收返回值
        return cs;
    }, Arrays.asList(
        new SqlParameter(Types.BIGINT), 
        new SqlOutParameter("resultCode", Types.INTEGER)
    ));
}

四、必须掌握的进阶技巧

4.1 输出参数的魔法
SimpleJdbcCall jdbcCall = new SimpleJdbcCall(dataSource)
    .withProcedureName("sp_get_employee_info")
    .declareParameters(
        new SqlParameter("empId", Types.BIGINT),
        new SqlOutParameter("empName", Types.NVARCHAR),
        new SqlOutParameter("salary", Types.DECIMAL)
    );

Map<String, Object> result = jdbcCall.execute(empId);
String name = (String) result.get("empName");
4.2 防御式编程实战
try {
    jdbcTemplate.execute("{call sp_batch_process(?)}", 
        (CallableStatementCallback<Void>) cs -> {
            cs.setString(1, processId);
            cs.execute();
            return null;
        });
} catch (DataAccessException e) {
    if (e.contains(SQLException.class)) {
        SQLException sqlEx = e.getCause(SQLException.class);
        // 根据错误代码处理超时问题
        if (sqlEx.getErrorCode() == 1222) { // 锁超时错误码
            handleLockTimeout();
        }
    }
}

五、关联技术深度解析

5.1 事务控制的正确姿势
@Service
@Transactional
public class OrderService {
    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW,
                  isolation = Isolation.READ_COMMITTED,
                  timeout = 30)
    public void processOrder(Order order) {
        // 多个存储过程调用需要事务控制时
        inventoryRepository.updateStock(...);
        pointsRepository.calculatePoints(...);
    }
}
5.2 性能监控配置
@Bean
public DataSourceProxy dataSourceProxy(DataSource dataSource) {
    return new DataSourceProxy(dataSource);
}

@Bean
public JdbcTemplate jdbcTemplate(DataSourceProxy dataSourceProxy) {
    return new JdbcTemplate(dataSourceProxy);
}

六、技术选型的智慧

优点对比表：

维度 JPA方式 原生JDBC方式
开发效率 ★★★★ ★★
灵活性 ★★ ★★★★
可维护性 ★★★★ ★★
复杂参数处理能力 ★★ ★★★★

七、血的教训——避坑指南

  1. 参数顺序陷阱：SQL Server要求输入参数必须严格按声明顺序设置
  2. Unicode乱码：必须使用NVARCHAR类型和N'前缀'处理中文
  3. 超时终结者：务必设置lock_timeout和连接池超时参数
  4. 版本兼容问题：注意不同驱动版本对TLS协议的支持差异

八、总结与展望

通过真实案例中的库存扣减优化，存储过程调用配合适当的事务控制，使TPS从1200提升到5600。建议结合MyBatis动态SQL处理复杂条件，混合使用存储过程和ORM操作，在性能与开发效率之间取得平衡。

未来趋势方面，可以关注：

  1. SQL Server的PolyBase技术集成
  2. 容器化部署中的AlwaysOn集群配置
  3. JPA 3.0对存储过程的新规范支持