经过优化测试的SQL分页存储过程

CREATE procedure pagination1

(@pagesize int, --页面大小，如每页存储20条记录

@pageindex int --当前页码

)

as

set nocount on

begin

declare @indextable table(id int identity(1,1),nid int) --定义表变量

declare @PageLowerBound int --定义此页的底码

declare @PageUpperBound int --定义此页的顶码

set @PageLowerBound=(@pageindex-1)*@pagesize

set @PageUpperBound=@PageLowerBound+@pagesize

set rowcount @PageUpperBound

insert into @indextable(nid) select gid from TGongwen 

　　　　　　where fariqi >dateadd(day,-365,getdate()) order by fariqi desc

select O.gid,O.mid,O.title,O.fadanwei,O.fariqi from TGongwen O,@indextable t 

              where O.gid=t.nid and t.id>@PageLowerBound 

                           and t.id<=@PageUpperBound order by t.id

end

set nocount off

　　以上存储过程运用了SQL SERVER的最新技术――表变量。应该说这个存储过程也是一个非常优秀的分页存储过程。当然，在这个过程中，您也可以把其中的表变量写成临时表：CREATE TABLE #Temp。但很明显，在SQL SERVER中，用临时表是没有用表变量快的。所以笔者刚开始使用这个存储过程时，感觉非常的不错，速度也比原来的ADO的好。但后来，我又发现了比此方法更好的方法。 
　　笔者曾在网上看到了一篇小短文《从数据表中取出第n条到第m条的记录的方法》，全文如下：

从publish 表中取出第 n 条到第 m 条的记录： 

SELECT TOP m-n+1 * 

FROM publish 

WHERE (id NOT IN 

　　　　(SELECT TOP n-1 id 

　　　　 FROM publish)) 

id 为publish 表的关键字

　　我当时看到这篇文章的时候，真的是精神为之一振，觉得思路非常得好。等到后来，我在作办公自动化系统（ASP.NET+ C#＋SQL SERVER）的时候，忽然想起了这篇文章，我想如果把这个语句改造一下，这就可能是一个非常好的分页存储过程。于是我就满网上找这篇文章，没想到，文章还没找到，却找到了一篇根据此语句写的一个分页存储过程，这个存储过程也是目前较为流行的一种分页存储过程，我很后悔没有争先把这段文字改造成存储过程：

CREATE PROCEDURE pagination2

(

@SQL nVARCHAR(4000), --不带排序语句的SQL语句

@Page int, --页码

@RecsPerPage int, --每页容纳的记录数

@ID VARCHAR(255), --需要排序的不重复的ID号

@Sort VARCHAR(255) --排序字段及规则

)

AS

DECLARE @Str nVARCHAR(4000)

SET @Str=''SELECT TOP ''+CAST(@RecsPerPage AS VARCHAR(20))+'' * FROM 

(''+@SQL+'') T WHERE T.''+@ID+''NOT IN (SELECT TOP ''+CAST((@RecsPerPage*(@Page-1)) 

AS VARCHAR(20))+'' ''+@ID+'' FROM (''+@SQL+'') T9 ORDER BY ''+@Sort+'') ORDER BY ''+@Sort

PRINT @Str

EXEC sp_ExecuteSql @Str

GO

其实，以上语句可以简化为：

SELECT TOP 页大小 *

FROM Table1 WHERE (ID NOT IN (SELECT TOP 页大小*页数 id FROM 表 ORDER BY id))

ORDER BY ID

但这个存储过程有一个致命的缺点，就是它含有NOT IN字样。虽然我可以把它改造为：

SELECT TOP 页大小 *

FROM Table1 WHERE not exists

(select * from (select top (页大小*页数) * from table1 order by id) b where b.id=a.id )

order by id

　　即，用not exists来代替not in，但我们前面已经谈过了，二者的执行效率实际上是没有区别的。既便如此，用TOP 结合NOT IN的这个方法还是比用游标要来得快一些。 
　　虽然用not exists并不能挽救上个存储过程的效率，但使用SQL SERVER中的TOP关键字却是一个非常明智的选择。因为分页优化的最终目的就是避免产生过大的记录集，而我们在前面也已经提到了TOP的优势，通过TOP 即可实现对数据量的控制。 
　　在分页算法中，影响我们查询速度的关键因素有两点：TOP和NOT IN。TOP可以提高我们的查询速度，而NOT IN会减慢我们的查询速度，所以要提高我们整个分页算法的速度，就要彻底改造NOT IN，同其他方法来替代它。 
　　我们知道，几乎任何字段，我们都可以通过max(字段)或min(字段)来提取某个字段中的最大或最小值，所以如果这个字段不重复，那么就可以利用这些不重复的字段的max或min作为分水岭，使其成为分页算法中分开每页的参照物。在这里，我们可以用操作符“>”或“<”号来完成这个使命，使查询语句符合SARG形式。如：

Select top 10 * from table1 where id>200

于是就有了如下分页方案：

select top 页大小 *

from table1 

where id>

(select max (id) from 

(select top ((页码-1)*页大小) id from table1 order by id) as T

) 

order by id

　　在选择即不重复值，又容易分辨大小的列时，我们通常会选择主键。下表列出了笔者用有着1000万数据的办公自动化系统中的表，在以GID（GID是主键，但并不是聚集索引。）为排序列、提取gid,fariqi,title字段，分别以第1、10、100、500、1000、1万、10万、25万、50万页为例，测试以上三种分页方案的执行速度：（单位：毫秒）

　　从上表中，我们可以看出，三种存储过程在执行100页以下的分页命令时，都是可以信任的，速度都很好。但第一种方案在执行分页1000页以上后，速度就降了下来。第二种方案大约是在执行分页1万页以上后速度开始降了下来。而第三种方案却始终没有大的降势，后劲仍然很足。 
　　在确定了第三种分页方案后，我们可以据此写一个存储过程。大家知道SQL SERVER的存储过程是事先编译好的SQL语句，它的执行效率要比通过WEB页面传来的SQL语句的执行效率要高。下面的存储过程不仅含有分页方案，还会根据页面传来的参数来确定是否进行数据总数统计。 

--获取指定页的数据：

CREATE PROCEDURE pagination3

@tblName varchar(255), -- 表名

@strGetFields varchar(1000) = ''*'', -- 需要返回的列 

@fldName varchar(255)='''', -- 排序的字段名

@PageSize int = 10, -- 页尺寸

@PageIndex int = 1, -- 页码

@doCount bit = 0, -- 返回记录总数, 非 0 值则返回

@OrderType bit = 0, -- 设置排序类型, 非 0 值则降序

@strWhere varchar(1500) = '''' -- 查询条件 (注意: 不要加 where)

AS

declare @strSQL varchar(5000) -- 主语句

declare @strTmp varchar(110) -- 临时变量

declare @strOrder varchar(400) -- 排序类型

if @doCount != 0

begin

if @strWhere !=''''

set @strSQL = "select count(*) as Total from [" + @tblName + "] where "+@strWhere

else

set @strSQL = "select count(*) as Total from [" + @tblName + "]"

end

--以上代码的意思是如果@doCount传递过来的不是0，就执行总数统计。以下的所有代码都是@doCount为0的情况：

else

begin

if @OrderType != 0

begin

set @strTmp = "<(select min"

set @strOrder = " order by [" + @fldName +"] desc"

--如果@OrderType不是0，就执行降序，这句很重要！

end

else

begin

set @strTmp = ">(select max"

set @strOrder = " order by [" + @fldName +"] asc"

end

if @PageIndex = 1

begin

if @strWhere != '''' 

set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ "

　　　　　　　　from [" + @tblName + "] where " + @strWhere + " " + @strOrder

else

set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " 

　　　　　　　　from ["+ @tblName + "] "+ @strOrder

--如果是第一页就执行以上代码，这样会加快执行速度

end

else

begin

--以下代码赋予了@strSQL以真正执行的SQL代码 
　

set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from ["

+ @tblName + "] where [" + @fldName + "]" + @strTmp + "(["+ @fldName + "]) 

　　　　　　from (select top " + str((@PageIndex-1)*@PageSize) + " ["+ @fldName + "] 

　　　　　　from [" + @tblName + "]" + @strOrder + ") as tblTmp)"+ @strOrder

if @strWhere != ''''

set @strSQL = "select top " + str(@PageSize) +" "+@strGetFields+ " from ["

+ @tblName + "] where [" + @fldName + "]" + @strTmp + "(["

+ @fldName + "]) from (select top " + str((@PageIndex-1)*@PageSize) + " ["

+ @fldName + "] from [" + @tblName + "] where " + @strWhere + " "

+ @strOrder + ") as tblTmp) and " + @strWhere + " " + @strOrder

end 

end 

exec (@strSQL)

GO

　　上面的这个存储过程是一个通用的存储过程，其注释已写在其中了。 在大数据量的情况下，特别是在查询最后几页的时候，查询时间一般不会超过9秒；而用其他存储过程，在实践中就会导致超时，所以这个存储过程非常适用于大容量数据库的查询。 笔者希望能够通过对以上存储过程的解析，能给大家带来一定的启示，并给工作带来一定的效率提升，同时希望同行提出更优秀的实时数据分页算法。