海量数据库的查询优化及分页算法方案
| 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 PRINT @Str EXEC sp_ExecuteSql @Str 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） 页 码 |
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