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  • 分页通用存储过程(未验证)

    这是在网上看到的一个分页存储过程,整理了一下,以后有空再试试。听说适用于大型数据库的哦。

     1 CREATE PROCEDURE pagination3 
     2 @tblName varchar(255),                    -- 表名 
     3 @strGetFields varchar(1000) = '*',        -- 需要返回的列  
     4 
     5 @fldName varchar(255)='',                -- 排序的字段名 
     6 @PageSize int = 10,                        -- 页尺寸(每页记录数) 
     7 @PageIndex int = 1,                        -- 页码 
     8 @doCount bit = 0,                        -- 返回记录总数, 非0值则返回记录数 
     9 @OrderType bit = 0,                        -- 设置排序类型, 非0值则降序 
    10 @strWhere  varchar(1500) = ''            -- 查询条件 (注意: 不要加 where) 
    11 AS 
    12 declare @strSQL   varchar(5000)            -- 主语句 
    13 declare @strTmp   varchar(110)            -- 临时变量 
    14 declare @strOrder varchar(400)            -- 排序类型  
    15 if @doCount != 0
    16     begin 
    17         if @strWhere !='' 
    18            set @strSQL = 'select count(*) as Total from [' + @tblName + '] where '+@strWhere
    19         else 
    20            set @strSQL = 'select count(*) as Total from [' + @tblName + ']' 
    21     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 
    22 else 
    23     begin
    24     if @OrderType != 0            --> 降序(desc) 
    25     begin 
    26         set @strTmp = '<(select min' 
    27         set @strOrder = ' order by [' + @fldName +'] desc' --如果@OrderType不是0,就执行降序,这句很重要! 
    28     end 
    29     else                        --> 升序(asc) 
    30     begin 
    31         set @strTmp = '>(select max' 
    32         set @strOrder = ' order by [' + @fldName +'] asc' 
    33     end
    34 
    35     if @PageIndex = 1            --> 页码 
    36         begin 
    37         if @strWhere != ''    
    38             set @strSQL = 'select top ' +str(@PageSize)+ ' ' +@strGetFields+ ' from [' + @tblName + '] where ' + @strWhere + ' ' + @strOrder
    39         else 
    40             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 
    41         end 
    42     else 
    43     begin                        --以下代码赋予了@strSQL以真正执行的SQL代码 
    44         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  
    45         if @strWhere != '' 
    46             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 
    47         end  
    48     end    
    49 exec (@strSQL) 
    50 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。  

    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。

    但,在将本存储过程应用于“办公自动化”系统的实践中时,笔者发现这第三种存储过程在小数据量的情况下,有如下现象:  
    1、分页速度一般维持在1秒和3秒之间。 
     
    2、在查询最后一页时,速度一般为5秒至8秒,哪怕分页总数只有3页或30万页。  
    虽然在超大容量情况下,这个分页的实现过程是很快的,但在分前几页时,这个1-3秒的速度比起第一种甚至没有经过优化的分页方法速度还要慢,借用户的话说就是“还没有ACCESS数据库速度快”,这个认识足以导致用户放弃使用您开发的系统。  
    笔者就此分析了一下,原来产生这种现象的症结是如此的简单,但又如此的重要:排序的字段不是聚集索引!

    聚集索引有两个最大的优势:  
    1、以最快的速度缩小查询范围。 

    2、以最快的速度进行字段排序。 
     
    第1条多用在查询优化时,而第2条多用在进行分页时的数据排序。 


    而聚集索引在每个表内又只能建立一个,这使得聚集索引显得更加的重要。聚集索引的挑选可以说是实现“查询优化”和“高效分页”的最关键因素。  
    但要既使聚集索引列既符合查询列的需要,又符合排序列的需要,这通常是一个矛盾。  
    笔者前面“索引”的讨论中,将fariqi,即用户发文日期作为了聚集索引的起始列,日期的精确度为“日”。这种作法的优点,前面已经提到了,在进行划时间段的快速查询中,比用ID主键列有很大的优势。  
    但在分页时,由于这个聚集索引列存在着重复记录,所以无法使用max或min来最为分页的参照物,进而无法实现更为高效的排序。而如果将ID主键列作为聚集索引,那么聚集索引除了用以排序之外,没有任何用处,实际上是浪费了聚集索引这个宝贵的资源。  
    为解决这个矛盾,笔者后来又添加了一个日期列,其默认值为getdate()。用户在写入记录时,这个列自动写入当时的时间,时间精确到毫秒。即使这样,为了避免可能性很小的重合,还要在此列上创建UNIQUE约束。将此日期列作为聚集索引列。 
     
    有了这个时间型聚集索引列之后,用户就既可以用这个列查找用户在插入数据时的某个时间段的查询,又可以作为唯一列来实现max或min,成为分页算法的参照物。  
    经过这样的优化,笔者发现,无论是大数据量的情况下还是小数据量的情况下,分页速度一般都是几十毫秒,甚至0毫秒。而用日期段缩小范围的查询速度比原来也没有任何迟钝。 
     
    聚集索引是如此的重要和珍贵,所以笔者总结了一下,一定要将聚集索引建立在:  
    1、您最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上; 2、您最频繁使用的、需要排序的字段上。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/seasons1987/p/3183879.html
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