在复杂数据项目场景下，SQL的使用存在局限巨大的局限性可能表现为业务逻辑的碎片化、不能全局优化、无效的数据移动以及大量使用临时表。
业务逻辑的碎片化问题
在冗长的SQL脚本中，每一个目标数据项（指标、标签等）的逻辑分散在众多的SQL代码段中，每个SQL代码中又承载了多个目标数据项业务逻辑的碎片。在冗长的SQL脚本中，业务逻辑碎片交叉耦合。
目标数据项目业务逻辑碎片化，破坏了业务逻辑的原子性，导致一系列问题，可以说是数据行业数据治理问题难见成效的根源。
可读性问题、黑盒架构
首先就是可读性问题，业务逻辑碎片化交织，要梳理出单个指标的逻辑，就需要翻越冗长的代码，中间交织着大量无关的代码，可读性自然大大降低。技术开发人员通过翻越代码，花费大量的时间还基本可以理解业务逻辑。业务端人员要想理解指标的业务逻辑就难上加难。海量的SQL代码堆积以后，可读性问题爆炸，形成了巨大的SQL代码黑盒。业务完全依赖于iT，IT严重依赖原始开发团队。
当数据仓库/数据中台中的业务逻辑与SQL查询紧密耦合时，修改业务规则可能会涉及大量的SQL语句修改。这不仅增加了代码的复杂性，还可能导致维护困难和出错风险增加。
业务逻辑的碎片化还可能导致数据一致性问题。如果多个查询或报表依赖于相同的业务逻辑，而这些逻辑分布在不同的SQL语句中，那么维护数据一致性将变得更加困难。
不能全局优化
数据仓库/数据中台通常涉及大量的数据操作，包括联接、聚合和过滤等。如果没有进行全局优化，某些查询可能会变得非常低效，导致性能问题。
在数据仓库场景中，全局优化可能涉及对查询计划的选择、索引的合理使用以及对数据分布的考虑等。
无效的数据移动
在处理大数据量时，不恰当的SQL查询可能导致大量无效的数据移动。这不仅降低了应用的性能，还增加了存储和带宽的消耗。
无效的数据移动通常与不恰当的查询设计和缺少适当的索引有关。优化查询和合理使用索引可以减少这种移动，提高数据处理的效率。
大量使用临时表
在某些情况下，为了提高查询性能或处理复杂的数据操作，开发人员可能会选择使用临时表。然而，过度依赖临时表可能导致代码复杂性增加、维护困难以及潜在的性能问题。
临时表的使用应谨慎评估，以确保它们真正提供了性能优势并提高了开发效率。在许多情况下，通过优化查询和索引设计，可以避免对临时表的依赖。
业务逻辑与技术逻辑耦合
当业务逻辑与SQL查询紧密耦合时，技术上的优化或调整可能会影响到业务逻辑的实现。这可能导致在技术层面上的改动需要反复与业务团队沟通，增加了开发和维护的成本。
为了降低业务逻辑与技术逻辑之间的耦合度，可以采用分层架构的设计方法，将业务逻辑与数据访问层分离，使其更加独立于底层的技术实现。
指标之间的业务逻辑耦合
在数据仓库中，不同的指标可能存在复杂的业务逻辑关系。如果这些业务逻辑没有得到恰当的抽象和封装，会导致指标之间的耦合度过高。
高耦合度可能导致一个指标的变动直接影响到其他指标的计算，增加了维护和调试的复杂性。为了降低耦合度，可以建立清晰的指标体系和业务规则定义，并使用适当的抽象层来隔离不同指标之间的业务逻辑。
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